Interpretable machine learning model based on blood parameters for screening high myopia
6.5
来源：
Nature
关键字：
medical imaging+deep learning
发布时间：
2025-11-25 23:34
摘要：
本研究开发了一种基于血液参数的可解释机器学习模型，用于高近视的筛查。该模型通过分析313名参与者的血液参数，识别出八个关键指标，并使用极端梯度提升（XGBoost）算法优化。模型在五折交叉验证中表现出良好的准确性，AUC值达到0.954，提供了一种便捷且成本效益高的筛查工具，适合资源有限的环境。
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关键证据
该模型在五折交叉验证中显示出良好的AUC值，表明其准确性。
研究识别出八个关键指标，支持模型的科学性。
模型为资源有限的环境提供了一种可解释的筛查工具。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究开发了一种基于血液参数的可解释机器学习模型，用于高近视的筛查。该模型通过分析313名参与者的血液参数，识别出八个关键指标，并使用极端梯度提升（XGBoost）算法优化。模型在五折交叉验证中表现出良好的准确性，AUC值达到0.954，提供了一种便捷且成本效益高的筛查工具，适合资源有限的环境。