Đang tải...

Federated Learning of Electronic Health Records Improves Mortality Prediction in Patients Hospitalized with COVID-19

Machine learning (ML) models require large datasets which may be siloed across different healthcare institutions. Using federated learning, a ML technique that avoids locally aggregating raw clinical data across multiple institutions, we predict mortality within seven days in hospitalized COVID-19 p...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:

Chi tiết về thư mục
Xuất bản năm:	medRxiv
Những tác giả chính:	Vaid, Akhil, Jaladanki, Suraj K, Xu, Jie, Teng, Shelly, Kumar, Arvind, Lee, Samuel, Somani, Sulaiman, Paranjpe, Ishan, De Freitas, Jessica K, Wanyan, Tingyi, Johnson, Kipp W, Bicak, Mesude, Klang, Eyal, Kwon, Young Joon, Costa, Anthony, Zhao, Shan, Miotto, Riccardo, Charney, Alexander W, Böttinger, Erwin, Fayad, Zahi A, Nadkarni, Girish N, Wang, Fei, Glicksberg, Benjamin S
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	Cold Spring Harbor Laboratory 2020
Những chủ đề:	Article
Truy cập trực tuyến:	https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7430624/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32817979 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1101/2020.08.11.20172809
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!

Federated Learning of Electronic Health Records Improves Mortality Prediction in Patients Hospitalized with COVID-19

Những quyển sách tương tự