Machine learning in the prediction of medical inpatient length of stay.

Bacchi, Stephen; Tan, Yiran; Oakden-Rayner, Luke; Jannes, Jim; Kleinig, Timothy; Koblar, Simon

Bacchi, Stephen; Tan, Yiran; Oakden-Rayner, Luke; Jannes, Jim; Kleinig, Timothy; Koblar, Simon.

Afiliação

Bacchi S; Royal Adelaide Hospital, Adelaide, South Australia, Australia.
Tan Y; Faculty of Health and Medical Sciences, University of Adelaide, Adelaide, South Australia, Australia.
Oakden-Rayner L; Royal Adelaide Hospital, Adelaide, South Australia, Australia.
Jannes J; Faculty of Health and Medical Sciences, University of Adelaide, Adelaide, South Australia, Australia.
Kleinig T; Royal Adelaide Hospital, Adelaide, South Australia, Australia.
Koblar S; Faculty of Health and Medical Sciences, University of Adelaide, Adelaide, South Australia, Australia.

Intern Med J ; 52(2): 176-185, 2022 Feb.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33094899

Assuntos

Pacientes Internados; Aprendizado de Máquina; Bases de Dados Factuais; Previsões; Humanos; Tempo de Internação

Palavras-chave

artificial intelligence; deep learning; neural network; predictive analytics

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Aprendizado de Máquina / Pacientes Internados Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies / Systematic_reviews Limite: Humans Idioma: En Revista: Intern Med J Assunto da revista: MEDICINA INTERNA Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Austrália

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