机译:Marker-HF(风险和早期死亡率的机器学习评估失败):开发和验证一种新型模型标记-HF(机器学习评估风险和早期死亡率无失败):精确识别高风险的新型模型的开发和验证 心力衰竭患者精确识别高风险心力衰竭患者
机译:使用患者生命标志预测重症监护单位的住宿时间和死亡率:机器学习模型开发和验证
机译:在多态患者住院期间利用电子医疗记录数据的1年死亡率预测机器学习模型的开发和验证:概念验证研究
机译:将统计数据与机器学习模型进行比较,以预测类风湿性关节炎患者英夫利昔单抗的剂量增加
机译:使用两台机器学习模型的人体测量特征的个性化头相关传递函数:方法和主观验证
机译:使用机器学习和贝叶斯阈值最小绝对收缩和选择算子(LASSO)模型的两步法通过类风湿关节炎中的单核苷酸多态性相互作用检测单核苷酸多态性
机译:FRI0119预测类风湿性关节炎患者中的缓解,从普罗唑妥康单疗法开始:使用传统回归和机器学习的模型推导和验证