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Machine learning and microsimulation techniques on the prognosis of dementia: A systematic literature review

机译:机器学习和微观模拟技术对痴呆症预后的系统性文献综述

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摘要

BackgroundDementia is a complex disorder characterized by poor outcomes for the patients and high costs of care. After decades of research little is known about its mechanisms. Having prognostic estimates about dementia can help researchers, patients and public entities in dealing with this disorder. Thus, health data, machine learning and microsimulation techniques could be employed in developing prognostic estimates for dementia.
机译:背景痴呆症是一种复杂的疾病,其特征在于患者的预后差和护理费用高。经过数十年的研究,对其机制知之甚少。对痴呆症进行预后评估可以帮助研究人员,患者和公共实体应对这种疾病。因此,健康数据,机器学习和微观模拟技术可用于开发痴呆的预后估计。

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