Interpretable Machine Learning to Predict the Malignancy Risk of Follicular Thyroid Neoplasms in Extremely Unbalanced Data: Retrospective Cohort Study and Literature Review
OncologiaSobre o estudo
- Desenho
- Revisão sistemática
- Nível de evidência
- 1 · Evidência consolidada
- Revista
- JMIR cancer
- Publicado em
- 10 fev 2025
- Citações
- 11
O resumo deste estudo é do publisher e não tem licença aberta: por isso mostramos aqui só os dados do estudo, e o texto fica na fonte original, nos links abaixo.
O estudo original
Interpretable Machine Learning to Predict the Malignancy Risk of Follicular Thyroid Neoplasms in Extremely Unbalanced Data: Retrospective Cohort Study and Literature Review
Rui Shan, Xin Li, Jing Chen, Zheng Chen, Zheng Liu, Bo Han, Run-Ze Hu, Jiu-Ping Huang, Gui-Lan Kong, Hui Liu et al.
Descritores MeSH
- Thyroid Neoplasms
- Adenocarcinoma, Follicular
- Machine Learning
- Humans
- Male
- Middle Aged
- Retrospective Studies
- ROC Curve
- Ultrasonography
- Risk Assessment