Department of Learning Informatics Management and Ethics Karolinska Institute Solna Sweden Department of Computer and Systems Sciences Stockholm University Stockholm Sweden;
Department of Computer and Systems Sciences Stockholm University Stockholm Sweden;
Adverse drug events; Feature importance; Predictive models; Clustering;
机译:利用稀疏多元时态特征的分类框架及其在病历药品不良事件检测中的应用
机译:基于知识的特征工程,用于从电子健康记录中检测药物和不良药物事件
机译:检测,监测和限制人为污染源与生物监测和生物缓冲区的概念框架,以保护生物多样性并防止不利影响
机译:fisul:一种使用特征重要性检测异构医疗来源的不良药物事件的框架
机译:减少不良医疗事件技术:使用人工神经网络识别不良医疗事件的主要危险因素。
机译:利用稀疏多元时态特征的分类框架及其在病历中不良药物事件检测中的应用
机译:电子病历数据源对不良药品事件质量衡量的影响