Semi-supervised incremental learning with few examples for discovering medical association rules.

Sánchez-de-Madariaga, Ricardo; Martinez-Romo, Juan; Escribano, José Miguel Cantero; Araujo, Lourdes

Sánchez-de-Madariaga, Ricardo; Martinez-Romo, Juan; Escribano, José Miguel Cantero; Araujo, Lourdes.

Afiliación

Sánchez-de-Madariaga R; Telemedicine and e-Health Research Unit, Monforte de Lemos 5, Instituto de Salud Carlos III, 28029, Madrid, Spain. ricardo.sanchez@isciii.es.
Martinez-Romo J; Instituto Mixto UNED-ISCIII, IMIENS, 28029, Madrid, Spain. ricardo.sanchez@isciii.es.
Escribano JMC; Natural Language Processings and Information Retrieval Group, Universidad Nacional de Educación a Distancia, 28040, Madrid, Spain.
Araujo L; Instituto Mixto UNED-ISCIII, IMIENS, 28029, Madrid, Spain.

BMC Med Inform Decis Mak ; 22(1): 20, 2022 01 24.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-35073885

Asunto(s)

Algoritmos; Aprendizaje Automático Supervisado; Minería de Datos/métodos; Humanos

Palabras clave

Association rules discovery; Machine learning; Medical records; Semi-supervised approach

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Algoritmos / Aprendizaje Automático Supervisado Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: BMC Med Inform Decis Mak Asunto de la revista: INFORMATICA MEDICA Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: España

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