基于集成学习框架对不完整数据集的交叉变量探索来估计华法林维持剂量

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✦ 深度学习辣汤小组文献阅读学习之一百零三篇 ✦ 基于集成学习框架对不完整数据集的交叉变量探索来估计华法林维持剂量 DeepLearning 深度学习辣汤小组  2023/4/17  2021年，来自上海交通大学医学院附属新华医院药剂科的Yan Liu等人使用新的特征工程方法和基于集成学习的方法LightGBM，直接从选定变量的不完整数据中学习，用于预测华法林维持剂量。并在Computers in Biology and Medicine（IF：6.698 工程技术2区）上发表题为“An ensemble learning based framework to estimate warfarin maintenance dose with cross-over variables exploration on incomplete data set”的文章。 DOI： https://doi.org/ 10.1016/j.compbiomed.2021.104242 一、研究背景 华法林是一种广泛应用于临床的口服抗凝剂，用于治疗静脉血栓栓塞和心房颤动或人工瓣膜置入术相关的血栓栓塞事件。尽管其有效性高，但其最佳使用剂量因人而异 ………………………………