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

Informations projet

MAESTRO

N° de convention de subvention: 101027770

DOI

10.3030/101027770

Projet clôturé le 16 Juillet 2023

Date de signature de la CE 23 Avril 2021

Date de début 1 Mars 2022

Date de fin 28 Février 2025

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coût total

€ 245 732,16

Contribution de l’UE

€ 245 732,16

Coordonné par

FUNDACION IMDEA NETWORKS
Spain

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Conference proceedings (1)

When BERT Fails -- The Limits of EHR Classification

Auteurs: Augusto Garcia-Agundez Carsten Eickhoff
Publié dans: American Medical Informatics Association 2022 Annual Symposium / Arxiv, Numéro Yearly, 2022
Éditeur: Arxiv
DOI: 10.48550/arxiv.2208.10245

Peer reviewed articles (1)

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

Auteurs: 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*‡
Publié dans: Frontiers in Neurology, 2023, ISSN 1664-2295
Éditeur: Frontiers Research Foundation
DOI: 10.3389/fneur.2023.1135472

Other (1)

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

Auteurs: Augusto Garcia Agundez, Antonio Fernandez Anta, Michael E Reznik, Carsten Eickhoff
Publié dans: 2023
Éditeur: Manuscript in Preparation