تخطي إلى التنقل الرئيسي تخطي إلى البحث تخطي إلى المحتوى الرئيسي

Corrigendum to “Machine learning computational model to predict lung cancer using electronic medical records”. Journal: Cancer Epidemiology, volume 92 (2024) (Cancer Epidemiology (2024) 92, (S1877782124001103), (10.1016/j.canep.2024.102631))

  • Matanel Levi
  • , Teddy Lazebnik
  • , Shiri Kushnir
  • , Noga Yosef
  • , Dekel Shlomi

نتاج البحث: نشر في مجلةتعليقَ / نقاش

1 اقتباس (Scopus)

ملخص

The authors regret and would like to correct the first and third Highlights (marked in red): • Artificial intelligence can be used to predict lung cancer by utilizing common risk factors. • For nonsmokers, an accuracy of 73 % was found for predicting lung cancer. • This study highlights the importance of each risk factor in a machine learning model. The authors would like to apologise for any inconvenience caused.

اللغة الأصليةالإنجليزيّة
رقم المقال102649
دوريةCancer Epidemiology
مستوى الصوت93
المعرِّفات الرقمية للأشياء
حالة النشرنُشِر - ديسمبر 2024

بصمة

أدرس بدقة موضوعات البحث “Corrigendum to “Machine learning computational model to predict lung cancer using electronic medical records”. Journal: Cancer Epidemiology, volume 92 (2024) (Cancer Epidemiology (2024) 92, (S1877782124001103), (10.1016/j.canep.2024.102631))'. فهما يشكلان معًا بصمة فريدة.

قم بذكر هذا