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  • 根据药物史，通过机器学习预测心脏病发作- Martijn Otten，博士候选人人工智能和阿姆斯特丹重症监护室的居民
    Martijn努力通过使用机器学习来根据患者的药物病史预测心脏病发作。为什么这有意义？有可能吗？并且需要哪些成分来通过机器学习进行预测？
  • 大数据，大责任-umc Utrecht培训和研究人员的心脏病专家Aernoud Fiolet
    将大数据引入常规临床护理和药物研究中，带来了新的挑战，包括对半自动数据收集的注意事项的知识以及对预测的审慎使用。Aernoud在他的简短讲座中提供了两个典型的“技术逆流”例子，并解决了通过常规收集的数据与专用研究人员使用临床试验数据的有效性。
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