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Medical Decision Making for Warfarin Dosing Using Machine Learning Methods.

机译：使用机器学习方法进行华法林给药的医疗决策。

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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.

机译：考虑到华法林的最佳治疗指数狭窄以及患者之间在获得理想抗凝剂的剂量要求上存在很大差异，确定最佳剂量对华法林而言具有很大的挑战性。本文的主要重点是从不同的角度开发新的数学模型或改善现有流行模型中华法林剂量的性能。

著录项

作者
Sharabiani, Ashkan.;
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作者单位

University of Illinois at Chicago.;

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授予单位 University of Illinois at Chicago.;
学科 Industrial engineering.
学位 Ph.D.
年度 2015
页码 89 p.
总页数 89
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类遥感技术;
关键词

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