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Machine Learning Prediction of Clinical Trial Operational Efficiency.
Wu, Kevin; Wu, Eric; DAndrea, Michael; Chitale, Nandini; Lim, Melody; Dabrowski, Marek; Kantor, Klaudia; Rangi, Hanoor; Liu, Ruishan; Garmhausen, Marius; Pal, Navdeep; Harbron, Chris; Rizzo, Shemra; Copping, Ryan; Zou, James.
Afiliación
  • Wu K; Department of Biomedical Data Science, Stanford University, Stanford, California, USA. kevinywu@stanford.edu.
  • Wu E; Department of Electrical Engineering, Stanford University, Stanford, California, USA.
  • DAndrea M; Genentech, South San Francisco, San Francisco, California, USA.
  • Chitale N; Genentech, South San Francisco, San Francisco, California, USA.
  • Lim M; Genentech, South San Francisco, San Francisco, California, USA.
  • Dabrowski M; Roche Pharmaceuticals, Warsaw, Poland.
  • Kantor K; Roche Pharmaceuticals, Warsaw, Poland.
  • Rangi H; Roche Pharmaceuticals, Mississauga, Canada.
  • Liu R; Department of Electrical Engineering, Stanford University, Stanford, California, USA.
  • Garmhausen M; Roche Pharmaceuticals, Basel, Switzerland.
  • Pal N; Genentech, South San Francisco, San Francisco, California, USA.
  • Harbron C; Roche Pharmaceuticals, Welwyn Garden City, UK.
  • Rizzo S; Genentech, South San Francisco, San Francisco, California, USA.
  • Copping R; Genentech, South San Francisco, San Francisco, California, USA.
  • Zou J; Department of Biomedical Data Science, Stanford University, Stanford, California, USA.
AAPS J ; 24(3): 57, 2022 04 21.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-35449371
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Aprendizaje Automático Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: AAPS J Asunto de la revista: FARMACOLOGIA / TERAPIA POR MEDICAMENTOS Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos Pais de publicación: Estados Unidos
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