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System for Selecting Relevant Information for Decision Support

机译：用于选择决策支持的相关信息的系统

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We implemented a prototype of a decision support system called SDR. which has a form of a web-based classification service for diagnostic decision support. The system has the ability to select the most relevant variables and to learn a classification rule, which is guaranteed to be suitable also for high-dimensional measurements. The classification system can be useful for clinicians in primary care to support their decision-making tasks with relevant information extracted from any available clinical study. The implemented prototype was tested on a sample of patients in a cardiological study and performs an information extraction from a high-dimensional set containing both clinical and gene expression data.
机译：我们实现了一个名为SDR的决策支持系统的原型。这具有一种用于诊断决策支持的基于Web的分类服务的形式。该系统能够选择最相关的变量并学习分类规则，该规则也保证也适用于高维测量。分类系统对初级保健的临床医生有用，以支持他们的决策任务，其中包含从任何可用的临床研究中提取的相关信息。在心脏病学研究中的患者样本中测试了所实施的原型，并从包含临床和基因表达数据的高维集进行信息提取。

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