Application and Evaluation of Ensemble Machine Learning Models for the Differential Diagnosis of Clinical and Hematological Syndromes in the Health Passport Software Package

Engineered Science, 2025

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.30919/es1635
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Development, evaluation, and visualization of machine learning models for the differential diagnosis of anemia and its subtypes based on clinical blood test indicators using ensemble and neural network optimization techniques integrated into a health monitoring software environment.