تخطي إلى التنقل الرئيسي
تخطي إلى البحث
تخطي إلى المحتوى الرئيسي
الصفحة الرئيسية
المساعدة والأسئلة الشائعة
يفتح الرابط في علامة تبويب جديدة
English
العربية
中文
Deutsch
Español
Français
Português
ابحث عن في المحتوى
الصفحة الرئيسية
الملفات الشخصية
نتاج البحث
أطروحات الطلاب
المشاريع
أنشطة
الصحافة / وسائل الإعلام
التأثيرات
المعدات
الجوائز
مجموعات البيانات
الوحدات البحثية
Unsupervised Machine Learning Elicits Patient Archetypes in a Primary Percutaneous Coronary Intervention Service
Aleeha Iftikhar
, Raymond Bond
, Victoria McGilligan
, Khaled Rjoob
, Stephen J. Leslie
, Charles Knoery
, Anne McShane
, Aaron Peace
Division of Biomedical Sciences
Centre for Rural Health Sciences
نتاج البحث
:
Paper
›
مراجعة النظراء
معاينة
بصمة
بصمة
أدرس بدقة موضوعات البحث “Unsupervised Machine Learning Elicits Patient Archetypes in a Primary Percutaneous Coronary Intervention Service'. فهما يشكلان معًا بصمة فريدة.
فرز حسب
الوزن
أبجديًا
Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
Cluster Analysis
100%
Mortality Rate
100%
Unsupervised Machine Learning
100%
Blood Flow
50%
Electrocardiogram
50%
Clinical Decision Making
50%
Nursing and Health Professions
Unsupervised Machine Learning
100%
Percutaneous Coronary Intervention
100%
Patient Referral
75%
Mortality Rate
25%
Cluster Analysis
25%
Elderly Patient
12%
Electrocardiogram
12%
Clinical Decision Making
12%
Female Patient
12%
Blood Flow
12%
Medicine and Dentistry
Primary Percutaneous Coronary Intervention
100%
Patient Referral
75%
Door-to-Balloon
50%
Mortality Rate
25%
Cluster Analysis
25%
Blood Flow
12%
Clinician
12%
Coronary Artery
12%
Electrocardiogram
12%
Clinical Decision Making
12%
Elderly Patient
12%
Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutical Science
Mortality Rate
100%