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Identifying and characterizing high-risk clusters in a heterogeneous ICU population with deep embedded clustering

Critically ill patients constitute a highly heterogeneous population, with seemingly distinct patients having similar outcomes, and patients with the same admission diagnosis having opposite clinical trajectories. We aimed to develop a machine learning methodology that identifies and provides better...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Sci Rep
Hauptverfasser: Castela Forte, José, Yeshmagambetova, Galiya, van der Grinten, Maureen L., Hiemstra, Bart, Kaufmann, Thomas, Eck, Ruben J., Keus, Frederik, Epema, Anne H., Wiering, Marco A., van der Horst, Iwan C. C.
Format: Artigo
Sprache:Inglês
Veröffentlicht: Nature Publishing Group UK 2021
Schlagworte:
Online Zugang:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8187398/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/34103544
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1038/s41598-021-91297-x
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