Donnerstag, 18. August 2022
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Medizin

Thromboembolie-Risiko bei Polycythaemia Vera: Prädiktive Marker durch Machine Learning

von Dr. rer. nat. Anita Schweiger

Thromboembolie-Risiko bei Polycythaemia Vera: Prädiktive Marker durch Machine Learning
© SciePro – stock.adobe.com
Thromboembolische Ereignisse (TE) sind gefährlich, häufig und tödlich für Patient:innen mit Polycythaemia Vera (PV). Vorrangiges Therapieziel ist deshalb die Verminderung dieser Komplikationen. Ein neuer Ansatz prädiktive Marker zu finden ist die Analyse großer Datenbanken mit Hilfe der künstlichen Intelligenz (KI) auf Basis eines lernenden Systems (Machine Learning).

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