机器学习模型估算美国球孢子菌病发病率

一项发表于 medRxiv 的横断面研究用机器学习模型估算美国本土县级球孢子菌病（谷热）发病率。Couper 等作者整合电子健康记录中的人体病例、犬血清学检测以及生态和社会人口预测因子，模型以亚利桑那州和加利福尼亚州 2013 至 2023 年的监测数据训练，再用于预测同期美国本土全部 3108 个县的发病率。 在亚利桑那和加州以外、实行强制报告的州，模型预测的县级发病率比全国监测记录高 28%（95% bootstrap 区间 0.1%–69.8%），相当于每年可能漏报 608 例（95% bootstrap 区间 340–964）。该结果来自预印本，尚未经同行评审。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。