预测肥胖手术后 5 年体重变化轨迹的可解释机器学习计算器的开发和验证：一项多国回顾性队列研究

该研究强调了早期识别和预防与肥胖相关的健康问题的重要性。通过收集来自321名青少年的健康数据集，我们提出了一个青少年肥胖预测系统，能够提供个性化预测，并帮助个人作出明智的健康决策。研究使用深度学习框架DeepHealthNet通过数据增强技术训练模型，提高了预测准确性（准确度：0.8842）。研究还发现了男孩和女孩之间肥胖率预测的差异，从而允许确定提供反馈的最佳时间。该系统显示出有效解决儿童和青少年肥胖的潜力。