Développement d'un modèle de 'deep learning' pour évaluer la sécurité des patients
| Autor: | Pagonis, Daniel, Januel, Jean-Marie, Schieborr, Ulrich, Mogenet, Alice |
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| Přispěvatelé: | CHU Grenoble, Techniques pour l'Evaluation et la Modélisation des Actions de la Santé (TIMC-IMAG-ThEMAS), Techniques de l'Ingénierie Médicale et de la Complexité - Informatique, Mathématiques et Applications, Grenoble - UMR 5525 (TIMC-IMAG), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Elsevier labs, Elsevier, ANR-19-P3IA-0003,MIAI,MIAI @ Grenoble Alpes(2019) |
| Jazyk: | francouzština |
| Rok vydání: | 2019 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | IA, big data et aide à la décision en santé : de la théorie aux preuves, scientifiques et terrain IA, big data et aide à la décision en santé : de la théorie aux preuves, scientifiques et terrain, Elsevier, Dec 2019, Paris, France |
| Popis: | International audience |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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