Artificial and human intelligence for early identification of neonatal sepsis.

Sullivan, Brynne A; Kausch, Sherry L; Fairchild, Karen D

Sullivan, Brynne A; Kausch, Sherry L; Fairchild, Karen D.

Afiliación

Sullivan BA; Department of Pediatrics, University of Virginia School of Medicine, Charlottesville, VA, USA. bsa4m@virginia.edu.
Kausch SL; Department of Pediatrics, University of Virginia School of Medicine, Charlottesville, VA, USA.
Fairchild KD; Department of Pediatrics, University of Virginia School of Medicine, Charlottesville, VA, USA.

Pediatr Res ; 93(2): 350-356, 2023 01.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36127407

Asunto(s)

Sepsis Neonatal; Sepsis; Recién Nacido; Humanos; Inteligencia Artificial; Modelos Estadísticos; Pronóstico; Sepsis/diagnóstico; Inteligencia

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar en Google

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Sepsis / Sepsis Neonatal Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Prognostic_studies / Screening_studies Límite: Humans / Newborn Idioma: En Revista: Pediatr Res Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar en Google