Detalles de la búsqueda
1.
Large language models for science and medicine.
Eur J Clin Invest
; 54(6): e14183, 2024 Jun.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38381530
2.
Use of artificial intelligence in critical care: opportunities and obstacles.
Crit Care
; 28(1): 113, 2024 04 08.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38589940
3.
Evaluating Algorithmic Bias in 30-Day Hospital Readmission Models: Retrospective Analysis.
J Med Internet Res
; 26: e47125, 2024 Apr 18.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38422347
4.
A Nationwide Network of Health AI Assurance Laboratories.
JAMA
; 331(3): 245-249, 2024 01 16.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38117493
5.
Predictors of the start of declining eGFR in patients with systemic lupus erythematosus.
Lupus
; 30(1): 15-24, 2021 Jan.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33115373
6.
Reporting and Implementing Interventions Involving Machine Learning and Artificial Intelligence.
Ann Intern Med
; 172(11 Suppl): S137-S144, 2020 06 02.
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en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32479180
7.
The Association Between Neighborhood Socioeconomic Disadvantage and Readmissions for Patients Hospitalized With Sepsis.
Crit Care Med
; 48(6): 808-814, 2020 06.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32271185
8.
The Clinician and Dataset Shift in Artificial Intelligence.
N Engl J Med
; 385(3): 283-286, 2021 07 15.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34260843
9.
Comparison of Automated Activity Recognition to Provider Observations of Patient Mobility in the ICU.
Crit Care Med
; 47(9): 1232-1234, 2019 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31162207
10.
Better medicine through machine learning: What's real, and what's artificial?
PLoS Med
; 15(12): e1002721, 2018 12.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30596635
11.
Measuring Patient Mobility in the ICU Using a Novel Noninvasive Sensor.
Crit Care Med
; 45(4): 630-636, 2017 Apr.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28291092
12.
From development to deployment: dataset shift, causality, and shift-stable models in health AI.
Biostatistics
; 21(2): 345-352, 2020 04 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31742354
13.
Too Many Definitions of Sepsis: Can Machine Learning Leverage the Electronic Health Record to Increase Accuracy and Bring Consensus?
Crit Care Med
; 48(2): 137-141, 2020 02.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31939780
14.
Perinatal risk factors for severe injury in neonates treated with whole-body hypothermia for encephalopathy.
Am J Obstet Gynecol
; 211(1): 41.e1-8, 2014 Jul.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-24657795
15.
Predicting pressure injury risk in hospitalised patients using machine learning with electronic health records: a US multilevel cohort study.
BMJ Open
; 14(4): e082540, 2024 Apr 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38594078
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A bias evaluation checklist for predictive models and its pilot application for 30-day hospital readmission models.
J Am Med Inform Assoc
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Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35579328
17.
Human-machine teaming is key to AI adoption: clinicians' experiences with a deployed machine learning system.
NPJ Digit Med
; 5(1): 97, 2022 Jul 21.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35864312
18.
A prospective birth cohort study of maternal prenatal cigarette smoking assessed by self-report and biomarkers on childhood risk of overweight or obesity.
Precis Nutr
; 1(3): e00017, 2022 Dec.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37744083
19.
A Random Forest Genomic Classifier for Tumor Agnostic Prediction of Response to Anti-PD1 Immunotherapy.
Cancer Inform
; 21: 11769351221136081, 2022.
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en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36439024
20.
Medicine 2032: The future of cardiovascular disease prevention with machine learning and digital health technology.
Am J Prev Cardiol
; 12: 100379, 2022 Dec.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-36090536