Novel machine learning techniques to improve the forecasting of stroke post-interventive outcomes

Projektinformationen

MAESTRO

ID Finanzhilfevereinbarung: 101027770

DOI

10.3030/101027770

Das Projekt endete am 16 Juli 2023

EK-Unterschriftsdatum 23 April 2021

Startdatum 1 März 2022

Enddatum 28 Februar 2025

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Gesamtkosten

€ 245 732,16

EU-Beitrag

€ 245 732,16

Koordiniert durch

FUNDACION IMDEA NETWORKS
Spain

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Veröffentlichungen

Conference proceedings (1)

When BERT Fails -- The Limits of EHR Classification

Autoren: Augusto Garcia-Agundez Carsten Eickhoff
Veröffentlicht in: American Medical Informatics Association 2022 Annual Symposium / Arxiv, Ausgabe Yearly, 2022
Herausgeber: Arxiv
DOI: 10.48550/arxiv.2208.10245

Peer reviewed articles (1)

Delirium detection using wearable sensors and machine learning in patients with intracerebral hemorrhage

Autoren: Abdullah Ahmed1† Augusto Garcia-Agundez1,2† Ivana Petrovic1 Fatemeh Radaei1 James Fife1 John Zhou1 Hunter Karas1 Scott Moody3 Jonathan Drake3 Richard N. Jones4 Carsten Eickhoff1*‡ Michael E. Reznik3*‡
Veröffentlicht in: Frontiers in Neurology, 2023, ISSN 1664-2295
Herausgeber: Frontiers Research Foundation
DOI: 10.3389/fneur.2023.1135472

Other (1)

AI-Driven Stroke Post-Rehabilitation Outcome Prediction: A Systematic Review of the Evidence

Autoren: Augusto Garcia Agundez, Antonio Fernandez Anta, Michael E Reznik, Carsten Eickhoff
Veröffentlicht in: 2023
Herausgeber: Manuscript in Preparation