Safety-driven design of machine learning for sepsis treatment.

Jia, Yan; Lawton, Tom; Burden, John; McDermid, John; Habli, Ibrahim

Jia, Yan; Lawton, Tom; Burden, John; McDermid, John; Habli, Ibrahim.

Afiliação

Jia Y; Department of Computer Science, University of York, York, UK. Electronic address: yan.jia@york.ac.uk.
Lawton T; Bradford Royal Infirmary and Bradford Institute for Health Research, Bradford, UK.
Burden J; Department of Computer Science, University of York, York, UK; The Centre for the Study of Existential Risk, University of Cambridge, Cambridge, UK.
McDermid J; Department of Computer Science, University of York, York, UK.
Habli I; Department of Computer Science, University of York, York, UK.

J Biomed Inform ; 117: 103762, 2021 05.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33798716

Assuntos

Aprendizado de Máquina; Sepse; Atenção à Saúde; Humanos; Sepse/diagnóstico; Sepse/terapia; Fluxo de Trabalho

Palavras-chave

Machine learning; Safety assurance; Sepsis treatment

Texto completo

Adicionar na Minha BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Sepse / Aprendizado de Máquina Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Guideline / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: J Biomed Inform Assunto da revista: INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de publicação: Estados Unidos

Texto completo

Adicionar na Minha BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google