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An artificial intelligence model that automatically labels roux-en-Y gastric bypasses, a comparison to trained surgeon annotators.
Fer, Danyal; Zhang, Bokai; Abukhalil, Rami; Goel, Varun; Goel, Bharti; Barker, Jocelyn; Kalesan, Bindu; Barragan, Irene; Gaddis, Mary Lynn; Kilroy, Pablo Garcia.
Afiliação
  • Fer D; University of California, San Francisco-East Bay, General Surgery, Oakland, CA, USA.
  • Zhang B; Johnson & Johnson MedTech, New Brunswick, NJ, USA.
  • Abukhalil R; Johnson & Johnson MedTech, New Brunswick, NJ, USA.
  • Goel V; Johnson & Johnson MedTech, New Brunswick, NJ, USA. rabukhal@its.jnj.com.
  • Goel B; , 5490 Great America Parkway, Santa Clara, CA, 95054, USA. rabukhal@its.jnj.com.
  • Barker J; University of California, San Francisco-East Bay, General Surgery, Oakland, CA, USA.
  • Kalesan B; Johnson & Johnson MedTech, New Brunswick, NJ, USA.
  • Barragan I; Johnson & Johnson MedTech, New Brunswick, NJ, USA.
  • Gaddis ML; Johnson & Johnson MedTech, New Brunswick, NJ, USA.
  • Kilroy PG; Johnson & Johnson MedTech, New Brunswick, NJ, USA.
Surg Endosc ; 37(7): 5665-5672, 2023 07.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36658282
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Texto completo: 1 Bases de dados: MEDLINE Assunto principal: Obesidade Mórbida / Derivação Gástrica / Laparoscopia / Cirurgiões Tipo de estudo: Observational_studies / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Surg Endosc Assunto da revista: DIAGNOSTICO POR IMAGEM / GASTROENTEROLOGIA Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos
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