机译:使用机器学习来确定加剧的可变预测因子,并预测从筛选和基线临床数据中加剧的患者水平发生
机译:机器学习技术的性能改进预测峰值呼气流量比率与短期曝光率与室内空气质量的结肠呼气流量的关联,使用成人哮喘集群数据
机译:唾液C反应蛋白,降钙素和中性粒细胞弹性蛋白酶的水平可以预测COPD恶化,并确定高加重风险的患者
机译:利用功能性呼吸成像的机器学习算法可能预测COPD恶化
机译:从回顾性临床数据预测儿科哮喘恶化的见解
机译:预测随机临床试验数据的个体治疗效果:用于机器学习方法的嵌套交叉验证评估框架
机译:机器学习技术的性能改进预测峰值呼气流量的加剧与短期曝光率与室内空气质量的呼气流量的结缔组织使用成人哮喘集群数据
机译:大数据(韩国全国队列数据)预测心血管疾病发生预测的临床意义