Detalles de la búsqueda
1.
Identifying sub-phenotypes of acute kidney injury using structured and unstructured electronic health record data with memory networks.
J Biomed Inform
; 102: 103361, 2020 02.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31911172
2.
Developing a data element repository to support EHR-driven phenotype algorithm authoring and execution.
J Biomed Inform
; 62: 232-42, 2016 08.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-27392645
3.
Using Machine Learning to Predict Antidepressant Treatment Outcome From Electronic Health Records.
Psychiatr Res Clin Pract
; 5(4): 118-125, 2023.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38077277
4.
Subphenotyping depression using machine learning and electronic health records.
Learn Health Syst
; 4(4): e10241, 2020 Oct.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33083540
5.
Data-driven discovery of probable Alzheimer's disease and related dementia subphenotypes using electronic health records.
Learn Health Syst
; 4(4): e10246, 2020 Oct.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33083543
6.
Toward cross-platform electronic health record-driven phenotyping using Clinical Quality Language.
Learn Health Syst
; 4(4): e10233, 2020 Oct.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33083538
7.
Stratified Mortality Prediction of Patients with Acute Kidney Injury in Critical Care.
Stud Health Technol Inform
; 264: 462-466, 2019 Aug 21.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31437966
8.
Considerations for Improving the Portability of Electronic Health Record-Based Phenotype Algorithms.
AMIA Annu Symp Proc
; 2019: 755-764, 2019.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32308871
9.
Predictive Modeling of the Risk of Acute Kidney Injury in Critical Care: A Systematic Investigation of The Class Imbalance Problem.
AMIA Jt Summits Transl Sci Proc
; 2019: 809-818, 2019.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31259038
10.
Evaluating the Portability of an NLP System for Processing Echocardiograms: A Retrospective, Multi-site Observational Study.
AMIA Annu Symp Proc
; 2019: 190-199, 2019.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32308812
11.
A case study evaluating the portability of an executable computable phenotype algorithm across multiple institutions and electronic health record environments.
J Am Med Inform Assoc
; 25(11): 1540-1546, 2018 11 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30124903
12.
A Consensus-Based Approach for Harmonizing the OHDSI Common Data Model with HL7 FHIR.
Stud Health Technol Inform
; 245: 887-891, 2017.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29295227
13.
A Modular Architecture for Electronic Health Record-Driven Phenotyping.
AMIA Jt Summits Transl Sci Proc
; 2015: 147-51, 2015.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26306258
14.
Review and evaluation of electronic health records-driven phenotype algorithm authoring tools for clinical and translational research.
J Am Med Inform Assoc
; 22(6): 1251-60, 2015 Nov.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26224336
15.
Using linked data for mining drug-drug interactions in electronic health records.
Stud Health Technol Inform
; 192: 682-6, 2013.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-23920643
16.
Mining Genotype-Phenotype Associations from Public Knowledge Sources via Semantic Web Querying.
AMIA Jt Summits Transl Sci Proc
; 2013: 118-22, 2013.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-24303249
17.
Using semantic web technologies for cohort identification from electronic health records for clinical research.
AMIA Jt Summits Transl Sci Proc
; 2012: 10-9, 2012.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-22779040
18.
Mining the human phenome using semantic web technologies: a case study for Type 2 Diabetes.
AMIA Annu Symp Proc
; 2012: 699-708, 2012.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-23304343
19.
Applying semantic web technologies for phenome-wide scan using an electronic health record linked Biobank.
J Biomed Semantics
; 3(1): 10, 2012 Dec 17.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-23244446
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