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Limitations of Hematological Profiling for Autologous Blood Doping Detection: A Controlled Trial and Diagnostic Accuracy Evaluation of Machine Learning Models
이 통제된 시험은 현재의 혈액학적 프로파일링과 머신러닝 모델이 급격한 생리적 보상 작용 및 중첩되는 분산으로 인해 의무적인 99% 특이도 임계값에서 최적화된 자가 혈액 도핑을 감지하는 데 실패함을 입증하며, 이는 직접적인 분자 검출 또는 절대 총 헤모글로빈 질량 추적으로의 전환을 필요로 한다.
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