Amerykańscy naukowcy wykorzystali algorytmy uczenia maszynowego razem z k-krotną walidacją krzyżową w celu lepszego prognozowania wystąpienia ciężkiej postaci COVID-19 jak również prawdopodobieństwa zgonu w wyniku COVID-19. Naukowcy w swoich badaniach wykorzystali zbiory danych pochodzące z tomografii komputerową klatki piersiowej razem z oznaczeniem poziomu cytokin prozapalnych (IL-6, IL-8 i TNF-α) od ponad 150 pacjentów przebywających w Mount Sinai Health System w Nowym Jorku. Zgromadzone wyniki badań mogą pomóc lekarzom w podejmowaniu szybszej i silniejszej interwencji terapeutycznej u pacjentów z grupy wysokiego ryzyka zgonu z powodu COVID-19. Praca opublikowana w Helioyn.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844022014542?via%3Dihub