LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: RODRIGUES JUNIOR, JOSÉ FERNANDO - ICMC ; GUTIERREZ, MARCO ANTONIO - EP ; SOUZA, GABRIEL SPADON DE - ICMC
- Unidades: ICMC; EP
- DOI: 10.1016/j.ins.2020.09.024
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; REDES NEURAIS; PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS); PROGNÓSTICO; TECNOLOGIAS DA SAÚDE
- Keywords: Artificial neural networks; Deep learning; Patient trajectory prediction; Medical prognosis
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Information Sciences
- ISSN: 0020-0255
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 545, p. 813-827, Feb. 2021
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
RODRIGUES JUNIOR, José Fernando et al. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks. Information Sciences, v. 545, p. 813-827, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024. Acesso em: 16 fev. 2026. -
APA
Rodrigues Junior, J. F., Gutierrez, M. A., Spadon, G., Machado, B. B., & Amer-Yahia, S. (2021). LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks. Information Sciences, 545, 813-827. doi:10.1016/j.ins.2020.09.024 -
NLM
Rodrigues Junior JF, Gutierrez MA, Spadon G, Machado BB, Amer-Yahia S. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 545 813-827.[citado 2026 fev. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024 -
Vancouver
Rodrigues Junior JF, Gutierrez MA, Spadon G, Machado BB, Amer-Yahia S. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 545 813-827.[citado 2026 fev. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024 - Aircraft fuselage corrosion detection using artificial intelligence
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.ins.2020.09.024 (Fonte: oaDOI API)
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