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探讨一种机器学习方法在临床药学领域的应用进展
文献摘要：
目前基于XGBoost算法构建的模型已经广泛地运用于医学、药学领域中,而在临床药学细分领域也已实现多个方面的应用,如临床合理用药、药物不良反应预警以及药物的疗效评价及耐药性机制研究等.本文就上述应用层面进行综述,有助于临床药师深入了解XGBoost算法在临床的应用特点,增进临床用药的安全性、有效性、精准性、经济性.
文献关键词：
XGBoost;机器学习;临床药学
中图分类号：
作者姓名：
齐巧娜;刘艳;陈霁晖;刘昕竹;杨锐;张津源;郝昕;王则远;于泽;高飞;张健
作者机构：
北京诺道认知医学科技有限公司,北京100071;上海交通大学医学院附属新华医院临床药学部,上海200092
文献出处：
引用格式：
[1]齐巧娜;刘艳;陈霁晖;刘昕竹;杨锐;张津源;郝昕;王则远;于泽;高飞;张健-.探讨一种机器学习方法在临床药学领域的应用进展)[J].实用药物与临床,2022(06):563-567
A类：
B类：
机器学习方法,临床药学,药学领域,XGBoost,分领,临床合理用药,药物不良反应,疗效评价,耐药性,应用层,临床药师,应用特点,临床用药,精准性
AB值：
0.337488
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