Cadrul de lucru Explicabil de Inteligență Artificială pentru Predicția Rezultatelor la Externarea din Spital după Accident Vascular Cerebral
Un model de învățare automată folosind date clinice de rutină de la 1.731 de pacienți cu accident vascular cerebral a fost dezvoltat pentru a prezice patru categorii de externare (domiciliu, îngrijiri specializate, domiciliu cu ajutor, decedat) cu acuratețe moderată (64,6%). Predictorii cheie identificați au fost severitatea accidentului vascular cerebral la internare (NIHSS), durata spitalizării, vârsta și tipul diagnostic, cu interpretabilitate modelului oferită prin analiza SHAP.