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【24h】

Medical Decision Making for Warfarin Dosing Using Machine Learning Methods.

機(jī)譯：使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行華法林給藥的醫(yī)療決策。

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摘要

Determination of the optimal dose for Warfarin is quite challenging considering its narrow therapeutic index and the substantial inter-patient variability in dose requirements to attain ideal anticoagulation. The major focus of this thesis is to develop new mathematical models or improve the performance of existing popular models for Warfarin dosing in the literature from different perspectives.
機(jī)譯：考慮到華法林的最佳治療指數(shù)狹窄以及患者之間在獲得理想抗凝劑的劑量要求上存在很大差異，確定最佳劑量對華法林而言具有很大的挑戰(zhàn)性。本文的主要重點(diǎn)是從不同的角度開發(fā)新的數(shù)學(xué)模型或改善現(xiàn)有流行模型中華法林劑量的性能。

著錄項(xiàng)

  • 作者

    Sharabiani, Ashkan.;

  • 作者單位

    University of Illinois at Chicago.;

  • 授予單位 University of Illinois at Chicago.;
  • 學(xué)科 Industrial engineering.
  • 學(xué)位 Ph.D.
  • 年度 2015
  • 頁碼 89 p.
  • 總頁數(shù) 89
  • 原文格式 PDF
  • 正文語種 eng
  • 中圖分類 遙感技術(shù);
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