Un model de învățare automată diferențiază nivelurile rezilienței psihosociale ale lucrătorilor medicali
Cercetătorii au antrenat trei modele de învățare automată pentru a clasifica lucrătorii medicali după nivelul rezilienței psihosociale, folosind date colectate în timpul pandemiei de COVID-19. Regresia logistică a fost cea mai precisă, cu o acuratețe de 75,6%.
Un studiu publicat în revista „Discover Artificial Intelligence” a folosit trei modele de învățare automată — regresie logistică, Random Forest și Support Vector Machine (SVM) — pentru a clasifica lucrătorii medicali în funcție de nivelul rezilienței psihosociale, pe baza unor informații colectate în timpul pandemiei de COVID-19. Modelul de regresie logistică a avut cele mai bune rezultate, cu o acuratețe de 75,6% și o suprafață de sub curba ROC de 0,816. Acesta a depășit modelul Random Forest, cu o acuratețe de 72,6%, și modelul SVM, cu 70,8%.
Această sinteză este realizată cu ajutorul inteligenței artificiale și poate conține erori. Consultă sursele originale pentru verificarea informațiilor.
Înapoi la știri