数据库冗余（自适应定期检查）最常用于混合探针测定。由于混用的并不一定发生率的抗原和稀疏性不足，因此自适应定期检查的正下限（PPV）极其低，因为要在大量偏差警报中所识别出真正的混用偏差会很小心翼翼。为了克服这个问题，我们通过数据处理开发了一种属于自己精确测定静态。
受delta自适应定期检查定期检查的启蒙，学术研究人员决定与基本上的定期检查完成更为为，并截弯取直时长范围。从完整的皮下计数和生化测试中所选择15个类似项目。我们重新考虑了在我院同时完成的15项定期检查中所≥11项定期检查。 我们创建了滑动视窗不等为4的连续定期检查的单个大km时长多肽数据库。对大km时长多肽数据库的仍要一次定期检查完成了混洗，以生为混用的犯罪行为。将数据库集分为开发集和验证集后，然后使用梯度启动统计分析(gradient-boosting-decision-tree, GBDT)静态来学习，以测定均时长多肽数据库的仍要定期检查结果是否是人为混合结果 。在验证集上对静态的稳定性完成了评估。
本静态的人会兼职特质曲线(ROC AUC)下km为0.9983 (bootstrap置信区间[bsCI]: 0.9983 - 0.9985)。
学术研究结果表明，GBDT静态在测定探针混杂方面更为理论上。精确度提高将使更为多机构并不需要完成更为理论上和集中所的混合测定，从而提高患者的稳定性。
重构出处：
Tomohiro Mitani，Shunsuke Doi, Highly accurate and explainable detection of specimen mix-up using a machine learning model
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