Cross-site transportability of an explainable artificial intelligence model for acute kidney injury prediction

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
ISSN
2041-1723
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
online resource.

Erschienen in
Cross-site transportability of an explainable artificial intelligence model for acute kidney injury prediction ; volume:11 ; number:1 ; day:9 ; month:11 ; year:2020 ; pages:1-12 ; date:12.2020
Nature Communications ; 11, Heft 1 (9.11.2020), 1-12, 12.2020

Urheber
Song, Xing
Yu, Alan S. L.
Kellum, John A.
Waitman, Lemuel R.
Matheny, Michael E.
Simpson, Steven Q.
Hu, Yong
Liu, Mei
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1038/s41467-020-19551-w
URN
urn:nbn:de:101:1-2020121619480026378462
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:25 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Song, Xing
  • Yu, Alan S. L.
  • Kellum, John A.
  • Waitman, Lemuel R.
  • Matheny, Michael E.
  • Simpson, Steven Q.
  • Hu, Yong
  • Liu, Mei
  • SpringerLink (Online service)

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