APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA PREDECIR LA HEMORRAGIA POSPARTO

Jaime Gallardo, «Desde la parte inferior del corazón», técnica mixta sobre madera.
Jaime Gallardo,
«Desde la parte inferior del corazón», técnica mixta sobre madera.

Beijing, China: Los autores de este estudio desarrollaron y validaron modelos cuantitativos de predicción para la hemorragia posparto mediante el procesamiento de datos y la selección de métodos de aprendizaje automático.

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Fuente científica:
BMC Medical Informatics and Decision Making
24(166):1-18
Título original
Quantitative Prediction of Postpartum Hemorrhage in Cesarean Section on Machine Learning
Título en castellano
Predicción Cuantitativa de la Hemorragia Posparto en la Cesárea con Aprendizaje Automático
Palabras clave
hemorragia posparto, cesárea, bosque aleatorio, aprendizaje automático, predicción cuantitativa
Key Words
postpartum hemorrhage, cesarean section, random forest, machine learning, quantitative prediction
Autores
Li M
Dirigir correspondencia a:
Mei Li, China University of Geosciences School of Information Engineering, Beijing, China
Institución
China University of Geosciences


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