Using machine learning classifiers to assist healthcare-related decisions: classification of eletronic patient records (2012)
- Authors:
- USP affiliated authors: DANELUZZI, JULIO CESAR - FMRP ; TINÓS, RENATO - FFCLRP ; BARANAUSKAS, JOSÉ AUGUSTO - FFCLRP ; MACEDO, ALESSANDRA ALANIZ - FFCLRP
- Unidades: FMRP; FFCLRP
- DOI: 10.1007/s10916-012-9859-6
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO; REGISTROS MÉDICOS; INFORMÁTICA MÉDICA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Medical Systems
- ISSN: 0148-5598
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 36, n. 6, p. 3861-3874, 2012
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
POLLENTTINI, Juliana T. et al. Using machine learning classifiers to assist healthcare-related decisions: classification of eletronic patient records. Journal of Medical Systems, v. 36, n. 6, p. 3861-3874, 2012Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10916-012-9859-6. Acesso em: 10 abr. 2026. -
APA
Pollenttini, J. T., Panico, S. R. G., Daneluzzi, J. C., Tinós, R., Baranauskas, J. A., & Macedo, A. A. (2012). Using machine learning classifiers to assist healthcare-related decisions: classification of eletronic patient records. Journal of Medical Systems, 36( 6), 3861-3874. doi:10.1007/s10916-012-9859-6 -
NLM
Pollenttini JT, Panico SRG, Daneluzzi JC, Tinós R, Baranauskas JA, Macedo AA. Using machine learning classifiers to assist healthcare-related decisions: classification of eletronic patient records [Internet]. Journal of Medical Systems. 2012 ; 36( 6): 3861-3874.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10916-012-9859-6 -
Vancouver
Pollenttini JT, Panico SRG, Daneluzzi JC, Tinós R, Baranauskas JA, Macedo AA. Using machine learning classifiers to assist healthcare-related decisions: classification of eletronic patient records [Internet]. Journal of Medical Systems. 2012 ; 36( 6): 3861-3874.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10916-012-9859-6 - A software architecture-based framework supporting suggestion of medical surveillance level from classification of electronic patient records
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