Machine Learning to Predict Outcomes in Patients with Acute Gastrointestinal Bleeding: A Systematic Review.

Shung, Dennis; Simonov, Michael; Gentry, Mark; Au, Benjamin; Laine, Loren

Shung, Dennis; Simonov, Michael; Gentry, Mark; Au, Benjamin; Laine, Loren.

Afiliação

Shung D; Yale School of Medicine Section of Digestive Diseases, P.O. Box 208019, New Haven, CT, 06520-8019, USA. dennis.shung@yale.edu.
Simonov M; Yale School of Medicine Section of Digestive Diseases, P.O. Box 208019, New Haven, CT, 06520-8019, USA.
Gentry M; Yale School of Medicine Section of Digestive Diseases, P.O. Box 208019, New Haven, CT, 06520-8019, USA.
Au B; Yale School of Medicine Section of Digestive Diseases, P.O. Box 208019, New Haven, CT, 06520-8019, USA.
Laine L; Yale School of Medicine Section of Digestive Diseases, P.O. Box 208019, New Haven, CT, 06520-8019, USA.

Dig Dis Sci ; 64(8): 2078-2087, 2019 08.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31055722

Assuntos

Técnicas de Apoio para a Decisão; Hemorragia Gastrointestinal/terapia; Técnicas Hemostáticas; Aprendizado de Máquina; Redes Neurais de Computação; Idoso; Tomada de Decisão Clínica; Feminino; Hemorragia Gastrointestinal/diagnóstico; Hemorragia Gastrointestinal/mortalidade; Técnicas Hemostáticas/efeitos adversos; Técnicas Hemostáticas/mortalidade; Humanos; Masculino; Pessoa de Meia-Idade; Seleção de Pacientes; Medição de Risco; Fatores de Risco; Fatores de Tempo; Resultado do Tratamento

Palavras-chave

Gastrointestinal bleeding; Machine learning; Risk assessment

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Técnicas Hemostáticas / Técnicas de Apoio para a Decisão / Redes Neurais de Computação / Aprendizado de Máquina / Hemorragia Gastrointestinal Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Etiology_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies / Systematic_reviews Limite: Aged / Female / Humans / Male / Middle aged Idioma: En Revista: Dig Dis Sci Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

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