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c学习估计重复疾病的最佳个性化治疗方案
抽象的经常性事件，其特征是在个人研究中反复发生同一事件，是医学研究中的一种常见数据。是出于癌症的促进，我们旨在估算有效减轻此类复发事件的最佳个性化治疗方案（ITR）。ITR是一项决策规则，它根据个性化信息将最佳治疗方法分配给每个患者，以最大程度地提高整体治疗益处。但是，现有的估计ITR的研究主要集中于初次事件，而不是经常发生的事件。要解决重复事件的最佳ITR的问题，我们提出了经常性的C-学习方法（RECL）方法，以从两个或多个处理选项中识别最佳ITR。所提出的方法将优化问题重新定义为加权分类问题。我们介绍了三个错误分类成本的估计器：结果回归估计器，逆概率加权估计器以及增强的反概率加权估计器。RECL方法利用分类技术来生成针对经常性事件数据量身定制的可解释的最佳ITR。在各种情况下通过模拟证明了RECL方法的优点。此外，基于关于结直肠癌治疗的实际数据，我们采用了这种新颖的方法来得出结直肠癌的可解释的树木治疗方案，从而为增强治疗策略提供了实用的框架。
NOCASE-AGO_1968-34-000-WEB-0.pdf
根据总统指示，根据 1862 年 7 月 12 日通过的国会联合决议（经 1861 年 3 月 3 日法案、1862 年 7 月 9 日卫生与公众服务部法案和 1863 年 7 月 11 日法案修订），国防部以国会的名义向以下人员追授“荣誉勋章”，以表彰他们在执行任务时冒着生命危险和不畏艰辛的杰出表现：四号专家唐纳德·T·V。埃肯 8，法国人，美国陆军，在服役期间表现出色： 1967 年 1 月 27 日，他作为 A 连第 12 步兵团第 2 营的一名客户援助人员，在越南共和国 Tri Tam 以北的战斗中执行任务。他离开了相对安全的位置，与他的排一起，尚未投入战斗，去响应另一个排的伤员的医疗援助请求，该排与敌军交战激烈。他冲过一百米开阔地，穿过敌人的猛烈炮火和爆炸的手榴弹，为一名伤员实施了救命的治疗，并继续冒着危险，一边治疗其他受伤人员，一边鼓励他们。意识到一个人的伤势需要立即处理，专家 E 拖着伤员穿过危险的火力区，来到安全的位置，以便进一步治疗。专家 E 奇迹般地逃离了敌方的枪林弹雨，回到了前线。当他继续治疗伤员时，被敌方手榴弹的碎片击中。尽管伤势严重，疼痛难忍，他还是成功救治了另一名战友，重新加入了投入战斗的排，并很快开始治疗其他受伤士兵。当他护送另一名伤员穿过火场时，他已严重受伤。他继续拒绝医疗救治，拒绝留下，用尽全力护送另一名受伤的战友穿过危险的空旷地带，到达安全地带。他不顾疼痛的伤口和因大量出血而变得虚弱的严重症状，继续进行挽救生命的医疗救助，并在救治另一名受伤战友时牺牲。专家 E'cans 的非凡勇气、奉献精神和不屈不挠的精神，以及他的几位战友的生命，激励着他的连队士兵，对他们完成任务起到了重要作用，并为自己和他国家的武装部队带来了巨大的荣誉。