DeepCOVID-Fuse: un modelo de aprendizaje profundo de multimodalidad que fusiona radiografías de tórax y variables clínicas para predecir los niveles de riesgo de COVID-19
Autores: Wu, Yunan; Dravid, Amil; Wehbe, Ramsey Michael; Katsaggelos, Aggelos K.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
DeepCOVID-Fuse: un modelo de aprendizaje profundo de multimodalidad que fusiona radiografías de tórax y variables clínicas para predecir los niveles de riesgo de COVID-19
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Pandemia de covid-19
Modelo de fusión de aprendizaje profundo
Radiografías de tórax
Variables clínicas
Predicción de riesgo
Cuidado del paciente
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 24
Citaciones: Sin citaciones
La pandemia de COVID-19 ha planteado desafíos sin precedentes para los sistemas de salud globales, destacando la necesidad de modelos precisos y oportunos de predicción de riesgos que puedan priorizar la atención al paciente y asignar recursos de manera efectiva.
Descripción
La pandemia de COVID-19 ha planteado desafíos sin precedentes para los sistemas de salud globales, destacando la necesidad de modelos precisos y oportunos de predicción de riesgos que puedan priorizar la atención al paciente y asignar recursos de manera efectiva.