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Enhancing sepsis management through machine learning techniques: A review.
Ocampo-Quintero, N; Vidal-Cortés, P; Del Río Carbajo, L; Fdez-Riverola, F; Reboiro-Jato, M; Glez-Peña, D.
Affiliation
  • Ocampo-Quintero N; ESEI - Escuela Superior de Ingeniería Informática, Universidad de Vigo, Ourense, Spain.
  • Vidal-Cortés P; Intensive Care Unit, Complexo Hospitalario Universitario de Ourense, Ourense, Spain.
  • Del Río Carbajo L; Intensive Care Unit, Complexo Hospitalario Universitario de Ourense, Ourense, Spain.
  • Fdez-Riverola F; ESEI - Escuela Superior de Ingeniería Informática, Universidad de Vigo, Ourense, Spain; CINBIO - Centro de Investigaciones Biomédicas, Universidad de Vigo, Vigo, Spain; SING Research Group, Galicia Sur Health Research Institute (IIS Galicia Sur), SERGAS-UVIGO, Spain.
  • Reboiro-Jato M; ESEI - Escuela Superior de Ingeniería Informática, Universidad de Vigo, Ourense, Spain; CINBIO - Centro de Investigaciones Biomédicas, Universidad de Vigo, Vigo, Spain; SING Research Group, Galicia Sur Health Research Institute (IIS Galicia Sur), SERGAS-UVIGO, Spain.
  • Glez-Peña D; ESEI - Escuela Superior de Ingeniería Informática, Universidad de Vigo, Ourense, Spain; CINBIO - Centro de Investigaciones Biomédicas, Universidad de Vigo, Vigo, Spain; SING Research Group, Galicia Sur Health Research Institute (IIS Galicia Sur), SERGAS-UVIGO, Spain. Electronic address: dgpena@uvigo
Med Intensiva (Engl Ed) ; 2020 May 29.
Article in En, Es | MEDLINE | ID: mdl-32482370
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Full text: 1 Collection: 01-internacional Database: MEDLINE Type of study: Guideline / Prognostic_studies Language: En / Es Journal: Med Intensiva (Engl Ed) Year: 2020 Document type: Article Affiliation country: España Country of publication: España
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