PT-期刊文章Au -Doyle，Orla M. Au -van der Laan，Roald au -Obradovic，Marko Au -McMahon -McMahon，Peter au -Daniels，Flora au au au -pitcher，Ashley Au -Loebinger -Loebinger，Michael R. Ti-潜在的识别。使用机器学习应用于英国AID中的初级保健数据 - 10.1183/13993003.00045-2020 DP -2020 OCT 01 TA-欧洲呼吸杂志PG -2000045 VI -56 IP -4 4099 -HTTP -4 4099 -HTTP：/4099 -HTTP：www.qdcxjkg.com/content/56/4/2000045.short 4100 -http：//www.qdcxjkg.com/content/56/4/4/2000045.full so -eur Respir so -eur Respir j2020 1020年10月1日；56 AB-由于怀疑和非特异性临床表现指数低的指标，通常会错过一种罕见的肺部疾病。这项回顾性研究旨在表征NTMLD患者在初级保健中的肿瘤特征，并评估使用机器学习来识别未诊断未诊断的NTMLD患者的可行性。IQVIA医学研究数据（纳入了CEGEDIM数据库），英国电子医疗记录，使用了护理数据库。在2003年至2017年之间，通过初级或二级护理或NTMLD治疗方案的记录确定了NTMLD患者。在文献和专家临床意见的指导下，在预发现期间提取了危险因素和治疗。对照人群富含这些特征中的至少一个。选择了741个NTMLD和112 784例对照患者。NTMLD的年度患病率从2006年到2016年，从2.7倍增加到每100000。NTMLD患者最常见的先前诊断和治疗方法是COPD，哮喘和青霉素，大环内酯类和含皮质类固醇。与随机测试相比，机器学习将NTMLD患者的检测提高了近一千倍，AUC为0.94。 The total prevalence of diagnosed and undiagnosed cases of NTMLD in 2016 was estimated to range between 9 and 16 per 100 000.This study supports the feasibility of machine learning applied to primary care data to screen for undiagnosed NTMLD patients, with results indicating that there may be a substantial number of undiagnosed cases of NTMLD in the UK.Compared to random testing, machine learning improved detection of undiagnosed patients with NTMLD by almost a thousand-fold with AUC of 0.94 supporting the feasibility of using machine learning applied to primary care data to screen for undiagnosed NTMLD patients https://bit.ly/2WmT5nZ