Deep-learning-based real-time prediction of acute kidney injury outperforms human predictive performance

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
ISSN
2398-6352
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
online resource.

Erschienen in
Deep-learning-based real-time prediction of acute kidney injury outperforms human predictive performance ; volume:3 ; number:1 ; day:26 ; month:10 ; year:2020 ; pages:1-12 ; date:12.2020
npj digital medicine ; 3, Heft 1 (26.10.2020), 1-12, 12.2020

Urheber
Rank, Nina
Pfahringer, Boris
Kempfert, Jörg
Stamm, Christof
Kühne, Titus
Schoenrath, Felix
Falk, Volkmar
Eickhoff, Carsten
Meyer, Alexander Martin
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1038/s41746-020-00346-8
URN
urn:nbn:de:101:1-2020120511401991955977
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:27 MESZ

Datenpartner

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