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机译:用于预测心力衰竭死亡率的机器学习和统计方法
Univ Witwatersrand Fac Hlth Sci Sch Clin Med Dept Internal Med Div Cardiol 17 Jubilee Rd ZA;
Univ Witwatersrand Sch Elect &
Informat Engn Fac Engn &
Built Environm Johannesburg South Africa;
Charlotte Maxeke Johannesburg Acad Hosp 17 Jubilee Rd ZA-2193 Johannesburg Gauteng South Africa;
Univ Witwatersrand Fac Hlth Sci Sch Clin Med Dept Paediat &
Child Hlth Johannesburg South;
Heart failure; Predict; Models; Machine learning; Deep learning;
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:使用机器学习预测心力衰竭的死亡率和住院治疗:系统文献综述
机译:通过定量超声心动图预测心力衰竭的住院率和死亡率:体表面积是否是首选的分度方法?心灵研究。
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机译:预测射血分数降低的心力衰竭门诊患者的心力衰竭住院和全因死亡率的多状态模型:模型推导和内部验证。
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机译:机器学习在工具标记中的应用:基于统计的印象模式比较方法。