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机译:机器学习方法的潜力识别非衰弱性心房颤动的患者
Cardiovascular Medical Bristol-Myers Squibb K.K;
Cardiovascular/Metabolism Medical Affairs Internal Medicine Pfizer Japan Inc;
Centre for Observational ResearchandData Science Bristol-Myers Squibb UK;
Centre for Observational ResearchandData Science Bristol-Myers Squibb UK;
algorithm; atrial fibrillation; early detection; Japan; machine learning;
机译:机器学习方法的潜力识别非衰弱性心房颤动的患者
机译:华法林用于非瓣膜性房颤患者继发性卒中的最佳治疗强度:一项多中心,前瞻性,随机试验。日本非瓣膜性心房颤动-代谢二级预防合作社
机译:瓣膜心脏病患者使用心房样品鉴定心房颤动特征基因的整合转录组,蛋白质组学和机器学习方法
机译:三种不同的算法,用于识别心电图在心房纤颤游离期期间患有房颤的患者
机译:达比加群与华法林预防慢性非瓣膜性房颤患者的中风。
机译:用于鉴定心房颤动病例及其肥厚性心肌病患者预测因子的机器学习方法:HCM-AF风险模型
机译:机器学习方法的潜力鉴定非血管性心房颤动患者