Výsledky vyhledávání

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Report

RIDDLE: Race and ethnicity Imputation from Disease history with Deep LEarning

Autor: Kim, Ji-Sung, Gao, Xin, Rzhetsky, Andrey

Publikováno v: PLOS Computational Biology 14(4): e1006106 (2018)

Anonymized electronic medical records are an increasingly popular source of research data. However, these datasets often lack race and ethnicity information. This creates problems for researchers modeling human disease, as race and ethnicity are powe

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/1707.01623