Modele de învățare automată pentru diferențierea tulburărilor legate de consumul de alcool și de substanțe pe baza parametrilor hemoleucogramei
Un studiu retrospectiv a analizat dacă parametrii hemoleucogramei de rutină, analizați cu ajutorul învățării automate, ar putea contribui la diferențierea între tulburarea legată de consumul de alcool, tulburarea legată de consumul de substanțe și grupul de control sănătos, pe un eșantion de 228 de participanți. Modelele Random Forest au atins o precizie de 81,6% în clasificare, identificând numărul de monocite, numărul de bazofile și RDW-CV ca parametri semnificativi de diferențiere, deși sensibilitatea a variat în funcție de tipul tulburării.