Articles de revues sur le sujet « Machine Learning, Bioinformatics, Rare Diseases, Healthcare »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les 28 meilleurs articles de revues pour votre recherche sur le sujet « Machine Learning, Bioinformatics, Rare Diseases, Healthcare ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Parcourez les articles de revues sur diverses disciplines et organisez correctement votre bibliographie.
Hauschild, Anne-Christin, Marta Lemanczyk, Julian Matschinske, Tobias Frisch, Olga Zolotareva, Andreas Holzinger, Jan Baumbach et Dominik Heider. « Federated Random Forests can improve local performance of predictive models for various healthcare applications ». Bioinformatics 38, no 8 (9 février 2022) : 2278–86. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btac065.
Texte intégralR, Pooja M. « Application of Learning Approaches in Healthcare ». International Journal of Advanced Medical Sciences and Technology 1, no 3 (10 juin 2021) : 1–2. http://dx.doi.org/10.35940/ijamst.b3005.061321.
Texte intégralM R, Pooja. « Application of Learning Approaches in Healthcare ». International Journal of Advanced Medical Sciences and Technology 1, no 3 (10 juin 2021) : 1–2. http://dx.doi.org/10.54105/ijamst.b3005.061321.
Texte intégralSetty, Samarth Thonta, Marie-Pier Scott-Boyer, Tania Cuppens et Arnaud Droit. « New Developments and Possibilities in Reanalysis and Reinterpretation of Whole Exome Sequencing Datasets for Unsolved Rare Diseases Using Machine Learning Approaches ». International Journal of Molecular Sciences 23, no 12 (18 juin 2022) : 6792. http://dx.doi.org/10.3390/ijms23126792.
Texte intégralYao, Junfeng, Wen Sun, Zhongquan Jian, Qingqiang Wu et Xiaoli Wang. « Effective knowledge graph embeddings based on multidirectional semantics relations for polypharmacy side effects prediction ». Bioinformatics 38, no 8 (17 février 2022) : 2315–22. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btac094.
Texte intégralKothari, Sonali, Shwetambari Chiwhane, Shruti Jain et Malti Baghel. « Cancerous brain tumor detection using hybrid deep learning framework ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 26, no 3 (1 juin 2022) : 1651. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v26.i3.pp1651-1661.
Texte intégralPrakash, PKS, Srinivas Chilukuri, Nikhil Ranade et Shankar Viswanathan. « RareBERT : Transformer Architecture for Rare Disease Patient Identification using Administrative Claims ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 1 (18 mai 2021) : 453–60. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i1.16122.
Texte intégralAhmad, Iftikhar, Muhammad Javed Iqbal et Mohammad Basheri. « Biological Data Classification and Analysis Using Convolutional Neural Network ». Journal of Medical Imaging and Health Informatics 10, no 10 (1 octobre 2020) : 2459–65. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2020.3179.
Texte intégralAhmad, Iftikhar, Muhammad Javed Iqbal et Mohammad Basheri. « Biological Data Classification and Analysis Using Convolutional Neural Network ». Journal of Medical Imaging and Health Informatics 10, no 10 (1 octobre 2020) : 2459–65. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2020.31792459.
Texte intégralCesario, Alfredo, Marika D’Oria, Riccardo Calvani, Anna Picca, Antonella Pietragalla, Domenica Lorusso, Gennaro Daniele et al. « The Role of Artificial Intelligence in Managing Multimorbidity and Cancer ». Journal of Personalized Medicine 11, no 4 (19 avril 2021) : 314. http://dx.doi.org/10.3390/jpm11040314.
Texte intégralYaqoob, Abrar, Rabia Musheer Aziz, Navneet Kumar Verma, Praveen Lalwani, Akshara Makrariya et Pavan Kumar. « A Review on Nature-Inspired Algorithms for Cancer Disease Prediction and Classification ». Mathematics 11, no 5 (21 février 2023) : 1081. http://dx.doi.org/10.3390/math11051081.
Texte intégralBattineni, Gopi, Mohmmad Amran Hossain, Nalini Chintalapudi et Francesco Amenta. « A Survey on the Role of Artificial Intelligence in Biobanking Studies : A Systematic Review ». Diagnostics 12, no 5 (9 mai 2022) : 1179. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12051179.
Texte intégralRevel-Vilk, Shoshana, Gabriel Chodick, Varda Shalev et Noga Gadir. « Study Design : Development of an Advanced Machine Learning Algorithm for the Early Diagnosis of Gaucher Disease Using Real-World Data ». Blood 136, Supplement 1 (5 novembre 2020) : 13–14. http://dx.doi.org/10.1182/blood-2020-134414.
Texte intégralTalwar, Vineet, Kundan Singh Chufal et Srujana Joga. « Artificial Intelligence : A New Tool in Oncologist's Armamentarium ». Indian Journal of Medical and Paediatric Oncology 42, no 06 (décembre 2021) : 511–17. http://dx.doi.org/10.1055/s-0041-1735577.
Texte intégralKujawski, Stephanie, Boshu Ru, Amar K. Das, Nelson L. Afanador, richard baumgartner, Zhiwen Liu, Shuang Lu et al. « 1344. Predicting Measles Outbreaks in the United States : Application of Different Modeling Approaches ». Open Forum Infectious Diseases 8, Supplement_1 (1 novembre 2021) : S759. http://dx.doi.org/10.1093/ofid/ofab466.1536.
Texte intégralAkushevich, Igor, Carl V. Hill et Heather E. Whitson. « LEVERAGING ANALYTIC METHODS TO EXPAND OPPORTUNITIES IN AGING-RELATED HEALTH DISPARITIES RESEARCH ». Innovation in Aging 3, Supplement_1 (novembre 2019) : S426. http://dx.doi.org/10.1093/geroni/igz038.1592.
Texte intégralDutt, Yogesh, Ruby Dhiman, Tanya Singh, Arpana Vibhuti, Archana Gupta, Ramendra Pati Pandey, V. Samuel Raj, Chung-Ming Chang et Anjali Priyadarshini. « The Association between Biofilm Formation and Antimicrobial Resistance with Possible Ingenious Bio-Remedial Approaches ». Antibiotics 11, no 7 (11 juillet 2022) : 930. http://dx.doi.org/10.3390/antibiotics11070930.
Texte intégralMaurits, M., T. Huizinga, M. Reinders, S. Raychaudhuri, E. Karlson, E. Van den Akker et R. Knevel. « FRI0585 HIGH-THROUGHPUT METHODOLOGY FOR EMR-BASED IDENTIFICATION OF CLINICAL SUB-PHENOTYPES IN COMPLEX PATIENT POPULATIONS ». Annals of the Rheumatic Diseases 79, Suppl 1 (juin 2020) : 897.2–897. http://dx.doi.org/10.1136/annrheumdis-2020-eular.3489.
Texte intégralShang, Aijing, Imi Faghmous, Dan Drozd et Pablo Katz. « COMMODORE Cohort : A Novel, Real-World, Noninterventional Cohort Study Using a Patient-Centered Approach to Evaluate the Safety and Effectiveness of C5 Inhibitors in Patients with Paroxysmal Nocturnal Hemoglobinuria ». Blood 136, Supplement 1 (5 novembre 2020) : 31–32. http://dx.doi.org/10.1182/blood-2020-137454.
Texte intégralPressl, Christina, Caroline Jiang, Joel Correa da Rosa, Maximilian Friedrich, Winrich Freiwald et Jonathan Tobin. « 2093 ». Journal of Clinical and Translational Science 1, S1 (septembre 2017) : 23. http://dx.doi.org/10.1017/cts.2017.93.
Texte intégralSchaefer, Julia, Moritz Lehne, Josef Schepers, Fabian Prasser et Sylvia Thun. « The use of machine learning in rare diseases : a scoping review ». Orphanet Journal of Rare Diseases 15, no 1 (9 juin 2020). http://dx.doi.org/10.1186/s13023-020-01424-6.
Texte intégralLabory, Justine, Gwendal Le Bideau, David Pratella, Jean-Elisée Yao, Samira Ait-El-Mkadem Saadi, Sylvie Bannwarth, Loubna El-Hami, Véronique Paquis-Fluckinger et Silvia Bottini. « ABEILLE : a novel method for ABerrant Expression Identification empLoying machine Learning from RNA-sequencing data ». Bioinformatics, 5 septembre 2022. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btac603.
Texte intégralPati, Sarthak, Ujjwal Baid, Brandon Edwards, Micah Sheller, Shih-Han Wang, G. Anthony Reina, Patrick Foley et al. « Federated learning enables big data for rare cancer boundary detection ». Nature Communications 13, no 1 (5 décembre 2022). http://dx.doi.org/10.1038/s41467-022-33407-5.
Texte intégralFernandes, Felipe, Ingridy Barbalho, Daniele Barros, Ricardo Valentim, César Teixeira, Jorge Henriques, Paulo Gil et Mário Dourado Júnior. « Biomedical signals and machine learning in amyotrophic lateral sclerosis : a systematic review ». BioMedical Engineering OnLine 20, no 1 (15 juin 2021). http://dx.doi.org/10.1186/s12938-021-00896-2.
Texte intégralTisdale, Ainslie, Christine M. Cutillo, Ramaa Nathan, Pierantonio Russo, Bryan Laraway, Melissa Haendel, Douglas Nowak et al. « The IDeaS initiative : pilot study to assess the impact of rare diseases on patients and healthcare systems ». Orphanet Journal of Rare Diseases 16, no 1 (22 octobre 2021). http://dx.doi.org/10.1186/s13023-021-02061-3.
Texte intégralHallowell, Nina, Shirlene Badger, Aurelia Sauerbrei, Christoffer Nellåker et Angeliki Kerasidou. « “I don’t think people are ready to trust these algorithms at face value” : trust and the use of machine learning algorithms in the diagnosis of rare disease ». BMC Medical Ethics 23, no 1 (16 novembre 2022). http://dx.doi.org/10.1186/s12910-022-00842-4.
Texte intégralDros, Jesper T., Isabelle Bos, Frank C. Bennis, Sytske Wiegersma, John Paget, Chiara Seghieri, Jaime Barrio Cortés et Robert A. Verheij. « Detection of primary Sjögren’s syndrome in primary care : developing a classification model with the use of routine healthcare data and machine learning ». BMC Primary Care 23, no 1 (9 août 2022). http://dx.doi.org/10.1186/s12875-022-01804-w.
Texte intégralJamian, Lia, Lee Wheless, Leslie J. Crofford et April Barnado. « Rule-based and machine learning algorithms identify patients with systemic sclerosis accurately in the electronic health record ». Arthritis Research & ; Therapy 21, no 1 (décembre 2019). http://dx.doi.org/10.1186/s13075-019-2092-7.
Texte intégral