Árboles de decisión para predecir la mortalidad en la implantación de válvula aórtica por catéter
Autores: Mamprin, Marco; Zelis, Jo M.; Tonino, Pim A. L.; Zinger, Sveta; de With, Peter H. N.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Árboles de decisión para predecir la mortalidad en la implantación de válvula aórtica por catéter
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Aprendizaje automático
Mortalidad a un año
Aumento de gradiente en árboles de decisión
Análisis de características
Valor predictivo
Datos clínicos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
Los puntajes actuales de riesgo pronóstico en cirugía cardíaca aún no se benefician del aprendizaje automático (ML).
Descripción
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