Investigation of expert rule bases, logistic regression, and non-linear machine learning techniques for predicting response to antiretroviral treatment.

Prosperi, Mattia C F; Altmann, Andre; Rosen-Zvi, Michal; Aharoni, Ehud; Borgulya, Gabor; Bazso, Fulop; Sönnerborg, Anders; Schülter, Eugen; Struck, Daniel; Ulivi, Giovanni; Vandamme, Anne-Mieke; Vercauteren, Jurgen; Zazzi, Maurizio

Prosperi, Mattia C F; Altmann, Andre; Rosen-Zvi, Michal; Aharoni, Ehud; Borgulya, Gabor; Bazso, Fulop; Sönnerborg, Anders; Schülter, Eugen; Struck, Daniel; Ulivi, Giovanni; Vandamme, Anne-Mieke; Vercauteren, Jurgen; Zazzi, Maurizio.

Prosperi MC; Computer Science and Automation Department, Roma Tre University, Rome, Italy. ahnven@yahoo.it

Antivir Ther ; 14(3): 433-42, 2009.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-19474477

Asunto(s)

Fármacos Anti-VIH/uso terapéutico; Inteligencia Artificial; Infecciones por VIH/tratamiento farmacológico; VIH-1/genética; Modelos Estadísticos; Adulto; Bases de Datos Factuales; Femenino; Infecciones por VIH/virología; Humanos; Modelos Logísticos; Masculino; Resultado del Tratamiento; Carga Viral

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Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Inteligencia Artificial / Infecciones por VIH / Modelos Estadísticos / VIH-1 / Fármacos Anti-VIH Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Adult / Female / Humans / Male Idioma: En Año: 2009 Tipo del documento: Article

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