Luận văn tập trung nghiên cứu và ứng dụng các thuật toán xấp xỉ trong lĩnh vực học máy nhằm dự báo kết quả điều trị cho bệnh nhân. Dựa trên dữ liệu lâm sàng thu thập được, nghiên cứu tiến hành xây dựng và đánh giá hiệu năng của một số mô hình như hồi quy logistic, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên và mạng nơ-ron nhân tạo. Các thuật toán này được lựa chọn dựa trên khả năng xấp xỉ các mối quan hệ phi tuyến phức tạp trong dữ liệu y tế. Kết quả thực nghiệm cho thấy các mô hình đề xuất đạt độ chính xác cao trong việc phân loại và dự báo các biến cố lâm sàng quan trọng, như tỷ lệ hồi phục hay nguy cơ biến chứng. Nghiên cứu khẳng định tiềm năng của các thuật toán xấp xỉ như một công cụ hỗ trợ đắc lực cho bác sĩ trong việc đưa ra quyết định điều trị, góp phần nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe và cá thể hóa phác đồ điều trị cho từng bệnh nhân.