Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"Acharya, Angeela"'
Autor:
Acharya, Angeela, Shrestha, Sulabh, Chen, Anyi, Conte, Joseph, Avramovic, Sanja, Sikdar, Siddhartha, Anastasopoulos, Antonios, Das, Sanmay
The utilization of Electronic Health Records (EHRs) for clinical risk prediction is on the rise. However, strict privacy regulations limit access to comprehensive health records, making it challenging to apply standard machine learning algorithms in
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.03742
Individual-level data (microdata) that characterizes a population, is essential for studying many real-world problems. However, acquiring such data is not straightforward due to cost and privacy constraints, and access is often limited to aggregated
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2212.05975
Autor:
Acharya, Angeela1 (AUTHOR) aachary@gmu.edu, Shrestha, Sulabh1 (AUTHOR), Chen, Anyi2 (AUTHOR), Conte, Joseph2 (AUTHOR), Avramovic, Sanja1 (AUTHOR), Sikdar, Siddhartha1 (AUTHOR), Anastasopoulos, Antonios1 (AUTHOR), Das, Sanmay1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Journal of the American Medical Informatics Association. Sep2024, Vol. 31 Issue 9, p1856-1864. 9p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Acharya, Angeela1 (AUTHOR) aachary@gmu.edu, Izquierdo, Alyssa M.2 (AUTHOR), Gonçalves, Stefanie F.2 (AUTHOR), Bates, Rebecca A.3 (AUTHOR), Taxman, Faye S.4 (AUTHOR), Slawski, Martin P.5 (AUTHOR), Rangwala, Huzefa S.1 (AUTHOR), Sikdar, Siddhartha6 (AUTHOR)
Publikováno v:
PLoS ONE. 12/30/2022, Vol. 17 Issue 12, p1-15. 15p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.