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APRICOT: ICU 中的敏感度预测：预测稳定性，转变和维持生命的治疗措施
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究使用机器学习预测患者再次入院，获得了高达0.7的预测性能。结果提供了对生命体征、血液检查、人口统计学信息和ICU相关变量等方面的有见地的结果，对临床医生的决策提供了宝贵的信息。
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关键要点
- 该研究使用机器学习预测患者再次入院。
- 采用随机森林分类模型，获得了高达0.7的预测性能。
- 研究提供了对生命体征、血液检查、人口统计学信息和ICU相关变量的见解。
- 结果为临床医生的决策提供了宝贵的信息。
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