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

Informazioni relative al progetto

MAESTRO

ID dell’accordo di sovvenzione: 101027770

DOI 10.3030/101027770

Progetto concluso il 16 Luglio 2023

Data della firma CE 23 Aprile 2021

Data di avvio 1 Marzo 2022

Data di completamento 28 Febbraio 2025

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Costo totale € 245 732,16

Contributo UE € 245 732,16

Coordinato da

FUNDACION IMDEA NETWORKS
Spagna

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Pubblicazioni

Atti di conferenza (1)

When BERT Fails -- The Limits of EHR Classification

Autori: Augusto Garcia-Agundez Carsten Eickhoff
Pubblicato in: American Medical Informatics Association 2022 Annual Symposium / Arxiv, Numero Yearly, 2022
Editore: Arxiv
DOI: 10.48550/arxiv.2208.10245

Articoli sottoposti a revisione paritaria (1)

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

Autori: 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*‡
Pubblicato in: Frontiers in Neurology, 2023, ISSN 1664-2295
Editore: Frontiers Research Foundation
DOI: 10.3389/fneur.2023.1135472

Altro (1)

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

Autori: Augusto Garcia Agundez, Antonio Fernandez Anta, Michael E Reznik, Carsten Eickhoff
Pubblicato in: 2023
Editore: Manuscript in Preparation