Interpretable Machine Learning Prediction of Drug-Induced QT Prolongation: Electronic Health Record Analysis.

Simon, Steven T; Trinkley, Katy E; Malone, Daniel C; Rosenberg, Michael Aaron

Simon, Steven T; Trinkley, Katy E; Malone, Daniel C; Rosenberg, Michael Aaron.

Afiliación

Simon ST; Division of Cardiology, University of Colorado School of Medicine, Aurora, CO, United States.
Trinkley KE; Department of Clinical Pharmacy, School of Pharmacy, University of Colorado, Aurora, CO, United States.
Malone DC; College of Pharmacy, University of Utah, Salt Lake City, UT, United States.
Rosenberg MA; Division of Cardiac Electrophysiology, University of Colorado School of Medicine, Aurora, CO, United States.

J Med Internet Res ; 24(12): e42163, 2022 12 01.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36454608

Asunto(s)

Registros Electrónicos de Salud; Síndrome de QT Prolongado; Humanos; Aprendizaje Automático; Síndrome de QT Prolongado/inducido químicamente; Síndrome de QT Prolongado/diagnóstico; Electrocardiografía; Análisis por Conglomerados

Palabras clave

AI; EHR; ML; artificial intelligence; deep learning; drug-induced QT prolongation; electronic health records; interpretable machine learning; monitoring; prediction; predictive modeling; risk

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Síndrome de QT Prolongado / Registros Electrónicos de Salud Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: J Med Internet Res Asunto de la revista: INFORMATICA MEDICA Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos Pais de publicación: Canadá

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