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    Development and evaluation of machine learning models for predicting large-for-gestational-age newborns in women exposed to radiation prior to pregnancy.
    Bai, Xi ; Zhou, Zhibo ; et al.
    In: BMC Medical Informatics & Decision Making, Jg. 24 (2024-06-20), Heft 1, S. 1-10
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    Machine-learning predictions for acute kidney injuries after coronary artery bypass grafting: a real-life muticenter retrospective cohort study.
    Jia, Tianchen ; Xu, Kai ; et al.
    In: BMC Medical Informatics & Decision Making, Jg. 23 (2023-11-23), Heft 1, S. 1-13
    Online academicJournal
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    Body landmarks and genetic algorithm-based approach for non-contact detection of head forward posture among Chinese adolescents: revitalizing machine learning in medicine.
    Yang, Guang ; He, Shichun ; et al.
    In: BMC Medical Informatics & Decision Making, Jg. 23 (2023-09-11), Heft 1, S. 1-9
    Online academicJournal
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    Comparing the performance of machine learning and conventional models for predicting atherosclerotic cardiovascular disease in a general Chinese population.
    Fan, Zihao ; Du, Zhi ; et al.
    In: BMC Medical Informatics & Decision Making, Jg. 23 (2023-07-24), Heft 1, S. 1-11
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    A study on predicting the length of hospital stay for Chinese patients with ischemic stroke based on the XGBoost algorithm.
    Chen, Rui ; Zhang, Shengfa ; et al.
    In: BMC Medical Informatics & Decision Making, Jg. 23 (2023-03-22), Heft 1, S. 1-10
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    Machine learning in a real-world PFO study: analysis of data from multi-centers in China.
    Luo, Dongling ; Yang, Ziyang ; et al.
    In: BMC Medical Informatics & Decision Making, Jg. 22 (2022-11-24), Heft 1, S. 1-8
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    Venous thromboembolism risk assessment of surgical patients in Southwest China using real-world data: establishment and evaluation of an improved venous thromboembolism risk model.
    Wang, Peng ; Wang, Yao ; et al.
    In: BMC Medical Informatics & Decision Making, Jg. 22 (2022-04-18), Heft 1, S. 1-11
    Online academicJournal
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    Venous thromboembolism risk assessment of surgical patients in Southwest China using real-world data: establishment and evaluation of an improved venous thromboembolism risk model.
    Wang, Peng ; Wang, Yao ; et al.
    In: BMC Medical Informatics & Decision Making, Jg. 22 (2022-03-04), Heft 1, S. 1-11
    Online academicJournal
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    Ensemble learning for the early prediction of neonatal jaundice with genetic features.
    Deng, Haowen ; Zhou, Youyou ; et al.
    In: BMC Medical Informatics & Decision Making, Jg. 21 (2021-12-01), Heft 1, S. 1-11
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    DRG grouping by machine learning: from expert-oriented to data-based method.
    Liu, Xiaoting ; Fang, Chenhao ; et al.
    In: BMC Medical Informatics & Decision Making, Jg. 21 (2021-11-09), Heft 1, S. 1-11
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    Application of multi-label classification models for the diagnosis of diabetic complications.
    Zhou, Liang ; Zheng, Xiaoyuan ; et al.
    In: BMC Medical Informatics & Decision Making, Jg. 21 (2021-06-07), Heft 1, S. 1-10
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    Using machine learning models to improve stroke risk level classification methods of China national stroke screening.
    Li, Xuemeng ; Bian, Di ; et al.
    In: BMC Medical Informatics & Decision Making, Jg. 19 (2019-12-10), Heft 1, S. 1-7
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    Can natural language processing help differentiate inflammatory intestinal diseases in China? Models applying random forest and convolutional neural network approaches.
    Tong, Yuanren ; Lu, Keming ; et al.
    In: BMC Medical Informatics & Decision Making, Jg. 20 (2020-09-29), Heft 1, S. N.PAG
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    Representation learning in intraoperative vital signs for heart failure risk prediction.
    Chen, Yuwen ; Qi, Baolian
    In: BMC Medical Informatics & Decision Making, Jg. 19 (2019-12-09), Heft 1, S. N.PAG
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