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ALSFRS-R得分预测的机器学习
摘要肌萎缩性侧索硬化症（ALS）的特征是一种快速进行性神经退行性疾病，在医疗干预和疗法领域中提供了有限的治疗选择的人。该疾病展示了各种各样的发作模式和进展轨迹，强调了早期检测功能下降的关键重要性，以实现定制的护理策略和及时的治疗干预措施。由IDPP@CLEF 2024挑战率负责的本研究重点是利用通过应用程序获得的传感器来源数据。此数据用于构建各种机器学习模型，专门设计，以预测ALS功能评级量表重新介绍（ALSFRS-R）分数的进步，利用组织者提供的数据集。在我们的分析中，评估了多个预测模型，以确定其在处理ALS传感器数据方面的疗效。使用统计方法将传感器数据的时间方面压缩并合并，从而增强了收集信息的可解释性和适用性，以实现预测性建模目标。表现出最佳性能的模型是天真的基线和弹性网络回归。幼稚的模型达到的平均绝对误差（MAE）为0.20，均方根误差（RMSE）为0.49，表现略高于ElasticNet模型，该模型的MAE为0.22，RMSE为0.50。我们的比较分析表明，虽然天真的方法提高了更好的预测精度，但ElasticNet模型为理解特征贡献提供了强大的框架。
SFRS三年送货计划
期待，与苏格兰的许多其他公共部门组织一样，该服务正处于具有挑战性的财务背景。按照2024/25的现金条款，苏格兰政府提供了1,360万英镑的资源资金，额外的1,030万英镑用于资本。尽管资金增加了，但该服务期望经历持续的成本压力，这与公共部门资助所面临的挑战一样，将意味着在三年期间需要大量节省。，我们将需要保持敏捷和改革的响应，以应对不确定的财政环境，以确保服务对苏格兰的国家成果有很大贡献；最大化公共价值；并实现我们的野心，如我们的长期愿景和战略计划2022-25所述。我们成功地交付了苏格兰八项消防和救援服务的融合，以创建苏格兰消防和救援服务。我们为一项服务的无缝创建感到自豪，尽管这一服务虽然是前所未有的变化，但仍继续为苏格兰人民提供高效而有效的紧急服务，同时满足了苏格兰政府所需的财务节省。我们希望继续发展并提供现代，可持续的消防和救援服务，该服务准备面对苏格兰未来的挑战。在未来几年中实现这一目标很重要。重点的第一个领域是确保我们为苏格兰人民提供最佳的服务，并认识到有必要适应苏格兰许多社区的风险变化。我们知道，我们的某些电台和设备基于历史风险模式位于社区中，但是这些年来这些风险发生了变化。同时，我们有许多不再适合目的的老化建筑物，这需要紧急行动。我们的战略服务审查计划（SSRP）将解决其中一些挑战。与苏格兰人民和我们的利益相关者合作，该计划将帮助我们确定如何改变作为实现现代化野心的服务，同时满足我们未来三年所面临的财务挑战。为了应对这些挑战，我们将支持整个组织中重大变革项目的交付。一个例子是为苏格兰消防和救援服务引入新的动员系统的关键工作。