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1.发明申请Algorithms to predict clinical response, adherence, and shunting with thiopuriness 有权用于预测临床反应，依从性和分流与硫化物的算法公开(公告)号：US20080288227A1
公开(公告)日：2008-11-20
申请号：US11804366
申请日：2007-05-18
申请人： Peter Higgins , Ji Zhu , Akbar Waljee , Sijian Wang , Joel Joyce
发明人： Peter Higgins , Ji Zhu , Akbar Waljee , Sijian Wang , Joel Joyce
IPC分类号： G06G7/60 , A61B5/00 , G01N33/483
摘要： A method of using a variable set from complete blood counts and blood chemistry panels to generate a machine learned algorithm for determining the effectiveness of thiopurine treatment on inflammatory bowel disease (IBD) patients using CART, boosted trees, random forest classification, RuleFit and/or logistic regression analysis.
摘要翻译： 使用来自完整血液计数和血液化学组的变量集合的方法来产生用于确定使用CART，增强树，随机森林分类，RuleFit和/或其他功能的炎症性肠病（IBD）患者硫嘌呤治疗有效性的机器学习算法 逻辑回归分析。
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2.发明授权Algorithms to predict clinical response, adherence, and shunting with thiopurines 有权用硫嘌呤预测临床反应，依从性和分流的算法公开(公告)号：US08126690B2
公开(公告)日：2012-02-28
申请号：US11804366
申请日：2007-05-18
申请人： Peter Higgins , Ji Zhu , Akbar Waljee , Sijian Wang , Joel Joyce
发明人： Peter Higgins , Ji Zhu , Akbar Waljee , Sijian Wang , Joel Joyce
摘要： A method of using a variable set from complete blood counts and blood chemistry panels to generate a machine learned algorithm for determining the effectiveness of thiopurine treatment on inflammatory bowel disease (IBD) patients using CART, boosted trees, random forest classification, RuleFit and/or logistic regression analysis.
摘要翻译： 使用来自完整血液计数和血液化学组的变量集合的方法来产生用于确定使用CART，增强树，随机森林分类，RuleFit和/或其他功能的炎症性肠病（IBD）患者硫嘌呤治疗有效性的机器学习算法 逻辑回归分析。
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