Developing a hybrid machine learning model to predict treatment time duration as a workflow regulation tool in public and private dental clinics
4.5
来源：
Nature
发布时间：
2025-08-23 12:02
摘要：
研究设计了一款桌面应用，利用机器学习算法预测牙科治疗时间，评估了模型的准确性和临床效率，显示出在牙科和医疗领域的应用潜力。
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关键证据
机器学习模型的Spearman相关性测试结果为0.96
R2值为0.97，表明预测准确性高
Mean Absolute Error为2.6432分钟，显示模型的临床效率
真实性检查
否
AI评分总结
研究设计了一款桌面应用，利用机器学习算法预测牙科治疗时间，评估了模型的准确性和临床效率，显示出在牙科和医疗领域的应用潜力。