Suicide Risk Assessment Using Machine Learning and Social Networks: a Scoping Review.

Castillo-Sánchez, Gema; Marques, Gonçalo; Dorronzoro, Enrique; Rivera-Romero, Octavio; Franco-Martín, Manuel; De la Torre-Díez, Isabel

Castillo-Sánchez, Gema; Marques, Gonçalo; Dorronzoro, Enrique; Rivera-Romero, Octavio; Franco-Martín, Manuel; De la Torre-Díez, Isabel.

Afiliação

Castillo-Sánchez G; Department of Signal Theory and Communications, and Telematics Engineering, Universidad de Valladolid, Paseo de Belén 15, 47011, Valladolid, Spain. gemaanabel.castillo@alumnos.uva.es.
Marques G; Department of Signal Theory and Communications, and Telematics Engineering, Universidad de Valladolid, Paseo de Belén 15, 47011, Valladolid, Spain.
Dorronzoro E; Polytechnic of Coimbra, ESTGOH, Rua General Santos Costa, 3400-124, Oliveira do Hospital, Portugal.
Rivera-Romero O; Electronic Technology Department, Universidad de Sevilla, Sevilla, Spain.
Franco-Martín M; Electronic Technology Department, Universidad de Sevilla, Sevilla, Spain.
De la Torre-Díez I; University Rio Hortega Hospital, Valladolid, Spain.

J Med Syst ; 44(12): 205, 2020 Nov 09.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33165729

Assuntos

Aprendizado de Máquina; Suicídio; Mineração de Dados; Humanos; Medição de Risco; Rede Social

Palavras-chave

Algorithm; Data mining; Machine learning; Natural processing language; Sentiment analysis; Social networks; Suicide

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Suicídio / Aprendizado de Máquina Tipo de estudo: Etiology_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies / Systematic_reviews Limite: Humans Idioma: En Revista: J Med Syst Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article País de afiliação: Espanha

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