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Predictive Modeling of Outcomes After Traumatic and Nontraumatic Spinal Cord Injury Using Machine Learning: Review of Current Progress and Future Directions

저자
Omar Khan, Jetan H. Badhiwala, Jamie R.F. Wilson, Fan Jiang, Allan R. Martin, Michael G. Fehlings
학술지명
Neurospine
출판/발행연도
2019
주제
요약

기계 학습은 척수 수술 분야의 역학 연구에서 유망한 도구로 떠오르고 있으며, 기존 회귀 기법에 비해 사전 지식 요구량이 적고 대규모 데이터 처리에 강점을 가집니다. 현재 연구들은 외상성 및 비외상성 척수 손상 환자의 다양한 결과를 예측하기 위해 기계 학습을 활용하고 있으며, 영상 분석 및 대규모 데이터 세트 분석에 적용되고 있습니다. 이러한 기계 학습 기반 임상 예측 모델은 기존 통계 예측 모델과 비교하여 성능을 평가하며, 향후 척수 손상 연구에서 기계 학습의 활용을 확대하기 위한 단계들이 논의되고 있습니다.

학술지 영향력
[Neurospine]
CiteScore
5.9
ES
0.00339
JCI
1.31
JCR
3.6
KCI
0.55
SJR
1.297
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