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PREDICTIVE MODELING OF HOSPITAL READMISSION RATES USING ELECTRONIC MEDICAL RECORD-WIDE MACHINE LEARNING: A CASE-STUDY USING MOUNT SINAI HEART FAILURE COHORT.
Shameer, Khader; Johnson, Kipp W; Yahi, Alexandre; Miotto, Riccardo; Li, L I; Ricks, Doran; Jebakaran, Jebakumar; Kovatch, Patricia; Sengupta, Partho P; Gelijns, Sengupta; Moskovitz, Alan; Darrow, Bruce; David, David L; Kasarskis, Andrew; Tatonetti, Nicholas P; Pinney, Sean; Dudley, Joel T.
Afiliação
  • Shameer K; Department of Genetics and Genomics, Icahn Institute of Genomics and Multiscale Biology, New York, NY, USA2Institute of Next Generation Healthcare, Mount Sinai Health System, New York, NY, USA.
Pac Symp Biocomput ; 22: 276-287, 2017.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-27896982
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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Readmissão do Paciente / Registros Eletrônicos de Saúde / Aprendizado de Máquina Tipo de estudo: Clinical_trials / Etiology_studies / Guideline / Incidence_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans País/Região como assunto: America do norte Idioma: En Revista: Pac Symp Biocomput Assunto da revista: BIOTECNOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2017 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos
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