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

Información del proyecto

MAESTRO

Identificador del acuerdo de subvención: 101027770

DOI

10.3030/101027770

Proyecto finalizado el 16 Julio 2023

Fecha de la firma de la CE 23 Abril 2021

Fecha de inicio 1 Marzo 2022

Fecha de finalización 28 Febrero 2025

Financiado con arreglo a

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coste total

€ 245 732,16

Aportación de la UE

€ 245 732,16

Coordinado por

FUNDACION IMDEA NETWORKS
Spain

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Publicaciones

Conference proceedings (1)

When BERT Fails -- The Limits of EHR Classification

Autores: Augusto Garcia-Agundez Carsten Eickhoff
Publicado en: American Medical Informatics Association 2022 Annual Symposium / Arxiv, Edición Yearly, 2022
Editor: Arxiv
DOI: 10.48550/arxiv.2208.10245

Peer reviewed articles (1)

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

Autores: 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*‡
Publicado en: Frontiers in Neurology, 2023, ISSN 1664-2295
Editor: Frontiers Research Foundation
DOI: 10.3389/fneur.2023.1135472

Other (1)

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

Autores: Augusto Garcia Agundez, Antonio Fernandez Anta, Michael E Reznik, Carsten Eickhoff
Publicado en: 2023
Editor: Manuscript in Preparation