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文献
J-GLOBAL ID：202202275138716841
整理番号：22A0983231
救急科患者の潜在サブグループの遡及的同定:機械学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】
Retrospective identification of latent subgroups of emergency department patients: A machine learning approach
Duwalage Kalpani I
(School of Mathematical Sciences, Queensland University of Technology, Brisbane, Queensland, Australia)
,
Duwalage Kalpani I
(Centre for Data Science, Queensland University of Technology, Brisbane, Queensland, Australia)
,
Duwalage Kalpani I
(ARC Centre of Excellence for Mathematical and Statistical Frontiers, Melbourne, Victoria, Australia)
,
Burkett Ellen
(Emergency Department, Princess Alexandra Hospital, Brisbane, Queensland, Australia)
,
Burkett Ellen
(Queensland Government Clinical Excellence Division, Healthcare Improvement Unit, Brisbane, Queensland, Australia)
,
White Gentry
(School of Mathematical Sciences, Queensland University of Technology, Brisbane, Queensland, Australia)
,
White Gentry
(Centre for Data Science, Queensland University of Technology, Brisbane, Queensland, Australia)
,
White Gentry
(ARC Centre of Excellence for Mathematical and Statistical Frontiers, Melbourne, Victoria, Australia)
,
Wong Andy
(Emergency Department, Princess Alexandra Hospital, Brisbane, Queensland, Australia)
,
Thompson M Helen
(School of Mathematical Sciences, Queensland University of Technology, Brisbane, Queensland, Australia)
,
Thompson M Helen
(Centre for Data Science, Queensland University of Technology, Brisbane, Queensland, Australia)
資料名：
Emergency Medicine Australasia
(Emergency Medicine Australasia)
巻： 34 号： 2 ページ： 252-262 発行年： 2022年
JST資料番号： W2557A ISSN： 1742-6731 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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