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1.
Association Between Urine Output and Mortality in Critically Ill Patients: A Machine Learning Approach.
Crit Care Med
; 50(3): e263-e271, 2022 03 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34637423
2.
Machine learning to predict adverse outcomes after cardiac surgery: A systematic review and meta-analysis.
J Card Surg
; 37(11): 3838-3845, 2022 Nov.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36001761
3.
A comparison of characteristics and outcomes of patients admitted to the ICU with asthma in Australia and New Zealand and United states.
J Asthma
; 57(4): 398-404, 2020 04.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30701997
4.
Characterising risk of in-hospital mortality following cardiac arrest using machine learning: A retrospective international registry study.
PLoS Med
; 15(11): e1002709, 2018 11.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30500816
5.
Forecast evaluation for data scientists: common pitfalls and best practices.
Data Min Knowl Discov
; 37(2): 788-832, 2023.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36504672
6.
Paying attention to cardiac surgical risk: An interpretable machine learning approach using an uncertainty-aware attentive neural network.
PLoS One
; 18(8): e0289930, 2023.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37647308
7.
Tree-based survival analysis improves mortality prediction in cardiac surgery.
Front Cardiovasc Med
; 10: 1211600, 2023.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37492161
8.
An overview of clustering methods with guidelines for application in mental health research.
Psychiatry Res
; 327: 115265, 2023 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37348404
9.
Probabilistic Causal Effect Estimation With Global Neural Network Forecasting Models.
IEEE Trans Neural Netw Learn Syst
; PP2022 Jul 19.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35853064
10.
LSTM-MSNet: Leveraging Forecasts on Sets of Related Time Series With Multiple Seasonal Patterns.
IEEE Trans Neural Netw Learn Syst
; 32(4): 1586-1599, 2021 Apr.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32324575
11.
Time series extrinsic regression: Predicting numeric values from time series data.
Data Min Knowl Discov
; 35(3): 1032-1060, 2021.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33727888
12.
Machine Learning Algorithms for Predicting and Risk Profiling of Cardiac Surgery-Associated Acute Kidney Injury.
Semin Thorac Cardiovasc Surg
; 33(3): 735-745, 2021.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32979479
13.
Closing the Gap in Surveillance and Audit of Invasive Mold Diseases for Antifungal Stewardship Using Machine Learning.
J Clin Med
; 8(9)2019 Sep 05.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31491944
14.
Modelling risk-adjusted variation in length of stay among Australian and New Zealand ICUs.
PLoS One
; 12(5): e0176570, 2017.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28464035
15.
Designing a more efficient, effective and safe Medical Emergency Team (MET) service using data analysis.
PLoS One
; 12(12): e0188688, 2017.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29281665
16.
Toward Electronic Surveillance of Invasive Mold Diseases in Hematology-Oncology Patients: An Expert System Combining Natural Language Processing of Chest Computed Tomography Reports, Microbiology, and Antifungal Drug Data.
JCO Clin Cancer Inform
; 1: 1-10, 2017 11.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30657390
17.
Segmentation of cervical cell nuclei in high-resolution microscopic images: A new algorithm and a web-based software framework.
Comput Methods Programs Biomed
; 107(3): 497-512, 2012 Sep.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-22306072
18.
Time series modeling and forecasting using memetic algorithms for regime-switching models.
IEEE Trans Neural Netw Learn Syst
; 23(11): 1841-7, 2012 Nov.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-24808077
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