A novel approach for standardizing clinical laboratory categorical test results using machine learning and string distance similarity

Standardizing clinical laboratory test results is critical for conducting clinical data science research and analysis. However, standardized data processing tools and guidelines are inadequate. In this paper, a novel approach for standardizing categorical test results based on supervised machine lea...

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Veröffentlicht in:Heliyon Jg. 9; H. 11; S. e21523
Hauptverfasser: Ahmmed, Syed, Mondal, M. Rubaiyat Hossain, Mia, Md Raihan, Adibuzzaman, Mohammad, Hoque, Abu Sayed Md. Latiful, Ahamed, Sheikh Iqbal
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: England Elsevier Ltd 01.11.2023
Elsevier
Schlagworte:
ISSN:2405-8440, 2405-8440
Online-Zugang:Volltext
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