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A machine learning approach to knee osteoarthritis phenotyping: data from the FNIH Biomarkers Consortium

机译:膝关节骨关节炎表型的机器学习方法:FNIH生物标志物联盟的数据

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摘要

Objective: Knee osteoarthritis (KOA) is a heterogeneous condition representing a variety of potentially distinct phenotypes. The purpose of this study was to apply innovative machine learning approaches to KOA phenotyping in order to define progression phenotypes that are potentially more responsive to interventions.
机译:目的:膝关节骨关节炎(KOA)是一种代表各种潜在的不同表型的异质条件。 本研究的目的是将创新机器学习方法应用于KOA表型,以定义进展表型可能更响应干预措施。

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