Nhanes与机器学习的梦幻联动！

今天给大家分享一篇在 2022 年 9 月发表在《Frontiers in Public Health》（1区，IF=5.2)的文章。本文这项研究利用了美国国家健康和营养检查调查（NHANES）的数据，构建了一个 XGBoost 机器学习模型，用于预测参与者的肝硬度测量（LSM）。研究包括了一般特征信息、血液检测指标和与胰岛素抵抗相关的指数，如胰岛素抵抗的家庭评估模型（HOMA-IR）和胰岛素抵抗的代谢评分（METS-IR）。

文章题目：Machine learning models including insulin resistance indexes for predicting liver stiffness in United States population: Data from NHANES
DOI：10.3389/fpubh.2022.1008794
中文标题：包括胰岛素抵抗指数在内的机器学习模型用于预测美国人口的肝脏硬度：来自 NHANES 的数据
发表杂志：Frontiers in Public Health
影响因子：1区，IF=5.2
发表时间：2022年9月