Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

HeartBIT_4.0 - Application of innovative Medical Data Science technologies for heart diseases.

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

Educational activities (lectures, laboratories and workshops) finished with reports (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Educational activities (lectures, laboratories and workshops) finished with reports. Delivery date: 1-15

Course materials (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
Lecture and Workshop Content (for four frontal lectures and team projects) (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Lecture and Workshop Content (for four frontal lectures and team projects). Months: 7,13,15,20,24,28

Workshop and lectures materials and Report from training. (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Workshop and lectures materials and Report from training. Delivery date: 12,24,30

Publikacje

An artificial intelligence approach to guiding the management of heart failure patients using predictive models: a systematic review (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Mikołaj Błaziak, Szymon Urban, Weronika Wietrzyk, Maksym Jura, Gracjan Iwanek, Bartłomiej Stańczykiewicz, Wiktor Kuliczkowski, Robert Zymliński, Maciej Pondel, Petr Berka, Dariusz Danel, Jan Biegus, Agnieszka Siennicka
Opublikowane w: Biomedicines, ISSN 2227-9059, 2022, ISSN 2227-9059
Wydawca: MDPI
DOI: 10.3390/biomedicines10092188

Identification of risk groups for mental disorders, headache and oral behaviors in adults during the COVID-19 pandemic (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Mieszko Wieckiewicz, Dariusz Danel, Maciej Pondel, Joanna Smardz, Helena Martynowicz, Tomasz Wieczorek, Grzegorz Mazur, Robert Pudlo, Gniewko Wieckiewicz
Opublikowane w: Scientific Reports, Numer 11/1, 2021, ISSN 2045-2322
Wydawca: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41598-021-90566-z

Machine learning approach to understand worsening renal function in acute heart failure (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Szymon Urban, Mikołaj Błaziak, Maksym Jura, Gracjan Iwanek, Barbara Ponikowska, Jolanta Horudko, Agnieszka Siennicka, Petr Berka, Jan Biegus, Piotr Ponikowski, Robert Zymliński
Opublikowane w: Biomolecules, Numer 12, 2022, Strona(/y) 1616, ISSN 2218-273X
Wydawca: MDPI
DOI: 10.3390/biom12111616

Patterns of locus of control in people suffering from heart failure: an approach by clustering method (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Agnieszka Siennicka, Maciej Pondel, Szymon Urban, Ewa Anita Jankowska, Beata Ponikowska, Izabella Uchmanowicz
Opublikowane w: Medicina, 2022, ISSN 1010-660X
Wydawca: Lietuvos Gydytoju Sajunga
DOI: 10.3390/medicina58111542

Novel phenotyping for acute heart failure - unsupervised machine learning-based approach (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Szymon Urban, Mikołaj Błaziak, Maksym Jura, Gracjan Iwanek, Agata Zdanowicz, Mateusz Guzik, Artur Borkowski, Piotr Gajewski, Jan Biegus, Agnieszka Siennicka, Maciej Pondel, Petr Berka, Piotr Ponikowski, Robert Zymliński
Opublikowane w: Biomedicines, 2022, ISSN 2227-9059
Wydawca: MDPI
DOI: 10.3390/biomedicines10071514

Answering clinical questions using machine learning: should we look at diastolic blood pressure when tailoring blood pressure control?Autorzy? (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Maciej Siński, Petr Berka, Jacek Lewandowski, Piotr Sobieraj, Kacper Piechocki, Bartłomiej Paleczny, Agnieszka Siennicka
Opublikowane w: Journal of Clinical Medicine, 2022, ISSN 2077-0383
Wydawca: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/jcm11247454

The relationship between knowledge about the pandemic and willingness to get vaccinated against SARS-CoV-2 in medical students in Poland: a cross-sectional survey (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Aleksandra Jastrzębska, Gabrielle Saden, Brygida Knysz, Maciej Pondel, Agnieszka Siennicka
Opublikowane w: Frontiers in Public Health,, 2022, ISSN 2296-2565
Wydawca: Frontiers
DOI: 10.3389/fpubh.2022.914462

A review of possible effects of cognitive biases on interpretation of rule-based machine learning models (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Tomáš Kliegr, Štěpán Bahník, Johannes Fürnkranz
Opublikowane w: Artificial Intelligence, Numer 295, 2021, Strona(/y) 103458, ISSN 0004-3702
Wydawca: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.artint.2021.103458

Why was this cited? Explainable machine learning appliedto COVID‑19 research literature (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Lucie Beranová, Marcin P. Joachimiak, Tomáš Kliegr, Gollam Rabby, Vilém Sklenák
Opublikowane w: Scientometrics, 2022, ISSN 0138-9130
Wydawca: Akademiai Kiado
DOI: 10.1007/s11192-022-04314-9

Wyszukiwanie danych OpenAIRE...

Podczas wyszukiwania danych OpenAIRE wystąpił błąd

Brak wyników

Moja broszura 0 0