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Nigam Shah
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Deep phenotyping of 34,128 adult patients hospitalised with COVID-19 in an international network study
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Acceso Abierto
Fuente: Nature Communications
Edward Burn
Seng Chan You
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Kristin Kostka
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COVID-19 Clinical Research Studies
Publicado: 2020
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To do no harm — and the most good — with AI in health care
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Publicado: 2024
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EHR foundation models improve robustness in the presence of temporal distribution shift
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Publicado: 2023
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Multinational patterns of second line antihyperglycaemic drug initiation across cardiovascular risk groups: federated pharmacoepidemiological evaluation in LEGEND-T2DM
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Diabetes Treatment and Management
Publicado: 2023
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Contextualising adverse events of special interest to characterise the baseline incidence rates in 24 million patients with COVID-19 across 26 databases: a multinational retrospective cohort study
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Tópico:
SARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Publicado: 2023
Citaciones:
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Characterizing the limitations of using diagnosis codes in the context of machine learning for healthcare
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Acceso Abierto
Fuente: BMC Medical Informatics and Decision Making
Lin (Lawrence) Guo
Keith Morse
Catherine Aftandilian
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Jason Fries
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Sepsis Diagnosis and Treatment
Publicado: 2024
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Perspective Toward Machine Learning Implementation in Pediatric Medicine: Mixed Methods Study
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Publicado: 2022
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Evaluation of Feature Selection Methods for Preserving Machine Learning Performance in the Presence of Temporal Dataset Shift in Clinical Medicine
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Fuente: Methods of Information in Medicine
Joshua Lemmon
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Sepsis Diagnosis and Treatment
Publicado: 2023
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A multi-center study on the adaptability of a shared foundation model for electronic health records
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Acceso Abierto
Fuente: npj Digital Medicine
Lin (Lawrence) Guo
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Tópico:
Machine Learning in Healthcare
Publicado: 2024
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EHR Foundation Models Improve Robustness in the Presence of Temporal Distribution Shift
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Acceso Abierto
Fuente: medRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)
Lin (Lawrence) Guo
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Jason Fries
Lillian Sung
Tópico:
Machine Learning in Healthcare
Publicado: 2022
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