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使用与疾病药物相关的临床决策支持系统减少警戒性疲劳的机器学习方法:模型开发和验证
Tahmina Nasrin Poly,Md.Mohaimenul伊斯兰教,Muhammad Solihuddin Muhtar,Hsuan-Chia杨,Phung Anh (Alex) Nguyen,李宇川(杰克)
JMIR Med Inform 2020;8(11):e19489
临床决策支持系统中药物-药物相互作用警报的自动化、经验筛选:维生素K拮抗剂的历史队列研究
伊曼纽尔Chazard,奥古斯汀Boudry,帕特里克·伊曼纽尔·比勒,奥利维亚Dalleur,Herve休伯特,Eric Trehou,让-巴蒂斯特·Beuscart,大卫·韦斯特福尔·贝茨
JMIR Med Inform 2021;9(1):e20862
临床决策支持的个性化机器学习算法的开发、实现和评估:带状疱疹疫苗接种的案例研究
陈季,莎拉Chokshi,Roshini对冲基金,哈维尔·冈萨雷斯,爱德华多Iturrate,阴Aphinyanaphongs,Devin曼
中国医学杂志,2020;22(4):e16848
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警报覆盖模式与药物临床决策支持系统在学术急诊科:回顾性描述性研究
Junsang柳,Jeonghoon李,Poong-Lyul Rhee,张东京,米拉康,钟洙崔,大卫·W·贝茨,元哲车
JMIR Med Inform 2020;8(11):e23351
通过与患者共享低级别警报和使用区块链技术增强协作决策来减少警报疲劳:范围审查和拟议框架(MedAlert)
温庆辉,Abylay Satybaldy,Lizhen黄,Halvor Holtskog,科学家们Nowostawski
中国医学杂志,2020;22(10):e22013
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