오세종 교수 연구실
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연구 분야
프로젝트
논문
구성원
article|
인용수 1
·2024
Robust metabolic syndrome risk score based on triangular areal similarity
Hyunseok Shin, Simon Shim, Sejong Oh
IF 2.5 (2024) PeerJ Computer Science
초록

= 11,286) 인구통계는 성별, 연령, 인종으로 추가 세분화되었다. 위험 점수는 비정상 인자의 수와 강한 양의 상관관계를 보였으며, 현재의 진단 패러다임과 밀접하게 일치하였다. 제안된 점수는 진단 정확도와 견고성이 높았고, 이전에 보고된 위험 점수보다 우수함을 나타냈다. 이 방법은 국가 간 데이터세트에서 시험했을 때 더 뛰어난 성능과 안정성을 보였다. 표본에 독립적인 이 새로운 접근법은 MetS 위험 예측의 정밀도를 향상시킬 잠재력을 지닌다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.

키워드
Robustness (evolution)DemographicsMetabolic syndromeSimilarity (geometry)CorrelationComputer scienceMedicineFramingham Risk ScoreArtificial intelligenceStatistics
타입
article
IF / 인용수
2.5 / 1
게재 연도
2024

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