Graph Convolutional Networks-Based Noisy Data Imputation in Electronic Health Record.

Lee, Byeong Tak; Kwon, O-Yeon; Park, Hyunho; Cho, Kyung-Jae; Kwon, Joon-Myoung; Lee, Yeha

Lee, Byeong Tak; Kwon, O-Yeon; Park, Hyunho; Cho, Kyung-Jae; Kwon, Joon-Myoung; Lee, Yeha.

Afiliação

Lee BT; VUNO Inc., Seoul, Republic of Korea.
Kwon OY; VUNO Inc., Seoul, Republic of Korea.
Park H; VUNO Inc., Seoul, Republic of Korea.
Cho KJ; VUNO Inc., Seoul, Republic of Korea.
Kwon JM; Sejong General Hospital, Gyeonggi-do, Republic of Korea.
Lee Y; VUNO Inc., Seoul, Republic of Korea.

Crit Care Med ; 48(11): e1106-e1111, 2020 11.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32947466

Assuntos

Registros Eletrônicos de Saúde/estatística & dados numéricos; Sepse/diagnóstico; Algoritmos; Aprendizado Profundo; Escore de Alerta Precoce; Humanos; Unidades de Terapia Intensiva/estatística & dados numéricos; Modelos Estatísticos; Redes Neurais de Computação; Curva ROC; Reprodutibilidade dos Testes; Estudos Retrospectivos; Sepse/etiologia; Sepse/patologia; Sinais Vitais

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Sepse / Registros Eletrônicos de Saúde Tipo de estudo: Etiology_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Crit Care Med Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article

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