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Opening the Black Box: The Promise and Limitations of Explainable Machine Learning in Cardiology.
Petch, Jeremy; Di, Shuang; Nelson, Walter.
Afiliação
  • Petch J; Centre for Data Science and Digital Health, Hamilton Health Sciences, Hamilton, Ontario, Canada; Institute of Health Policy, Management and Evaluation, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada; Division of Cardiology, Department of Medicine, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada; Population Health Research Institute, Hamilton, Ontario, Canada. Electronic address: Jeremy.petch@utoronto.ca.
  • Di S; Centre for Data Science and Digital Health, Hamilton Health Sciences, Hamilton, Ontario, Canada; Dalla Lana School of Public Health, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada.
  • Nelson W; Centre for Data Science and Digital Health, Hamilton Health Sciences, Hamilton, Ontario, Canada; Department of Statistical Sciences, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada.
Can J Cardiol ; 38(2): 204-213, 2022 02.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34534619
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Inteligência Artificial / Cardiologia / Doenças Cardiovasculares / Atenção à Saúde / Aprendizado de Máquina Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article
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