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Machine learning to predict venous thrombosis in acutely ill medical patients

机译:机器学习预测急性病患者的静脉血栓形成

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摘要

The identification of acutely ill patients at high risk for venous thromboembolism (VTE) may be determined clinically or by use of integer‐based scoring systems. These scores demonstrated modest performance in external data sets.
机译:具有静脉血栓栓塞(VTE)高风险的急性病患者的鉴定可以临床确定,也可以使用基于整数的评分系统确定。这些分数表明外部数据集的性能中等。

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