利用贝叶斯网络结构学习研究败血症潜在原因
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过结合临床专业知识与基于评分、基于约束和混合结构学习算法，该研究研究了可能受政策决策影响的败血症潜在原因的潜在因果结构，并发现慢阻肺、酒精依赖和糖尿病等风险因素的存在会增加患者患败血症的可能性，从而对政策具有潜在影响。通过评估模型在预测败血症方面的能力，发现共识模型的预测准确度、敏感度和特异度均在 70% 左右，AUC 为 80%，说明该模型的因果结构在只使用可供委托目的的数据训练的情况下是相当准确的。
该研究结合临床专业知识与算法，研究了败血症潜在原因的因果结构，发现慢阻肺、酒精依赖和糖尿病等风险因素增加患者患败血症的可能性，对政策具有潜在影响。模型预测准确度约为70%，AUC为80%。
