Machine learning applications in the diagnosis of leukemia: Current trends and future directions.

Salah, Haneen T; Muhsen, Ibrahim N; Salama, Mohamed E; Owaidah, Tarek; Hashmi, Shahrukh K

Salah, Haneen T; Muhsen, Ibrahim N; Salama, Mohamed E; Owaidah, Tarek; Hashmi, Shahrukh K.

Afiliación

Salah HT; College of Medicine, Alfaisal University, Riyadh, Saudi Arabia.
Muhsen IN; Department of Medicine, Houston Methodist Hospital, Houston, TX, USA.
Salama ME; Department of Laboratory Medicine & Pathology, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA.
Owaidah T; Department of Pathology and Laboratory Medicine, King Faisal Specialist Hospital and Research Center, Riyadh, Saudi Arabia.
Hashmi SK; Oncology Center, King Faisal Specialist Hospital and Research Center, Riyadh, Saudi Arabia.

Int J Lab Hematol ; 41(6): 717-725, 2019 Dec.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-31498973

Asunto(s)

Leucemia/diagnóstico; Aprendizaje Automático/tendencias; Algoritmos; Humanos; Leucemia/patología; Leucemia Linfocítica Crónica de Células B/diagnóstico; Leucemia Linfocítica Crónica de Células B/patología; Leucemia Mielógena Crónica BCR-ABL Positiva/diagnóstico; Leucemia Mielógena Crónica BCR-ABL Positiva/patología; Leucemia Mieloide Aguda/diagnóstico; Leucemia Mieloide Aguda/patología; Leucemia-Linfoma Linfoblástico de Células Precursoras/diagnóstico; Leucemia-Linfoma Linfoblástico de Células Precursoras/patología

Palabras clave

diagnosis; digital; leukemia; machine learning; pathology

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Texto completo: 1 Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Leucemia / Aprendizaje Automático Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Systematic_reviews Límite: Humans Idioma: En Revista: Int J Lab Hematol Asunto de la revista: HEMATOLOGIA Año: 2019 Tipo del documento: Article País de afiliación: Arabia Saudita

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