APEHR: automated prognosis in electronic health records using multi-head self-attention (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: RODRIGUES JUNIOR, JOSÉ FERNANDO - ICMC ; FLOREZ, ALEXANDER YLNNER CHOQUENAIRA - ICMC ; SCABORA, LUCAS DE CARVALHO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/CBMS52027.2021.00077
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; REDES NEURAIS; TECNOLOGIAS DA SAÚDE; PROGNÓSTICO
- Keywords: transformer; deep learning; clinical trajectory; automated clinical prediction
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Los Alamitos
- Date published: 2021
- Source:
- Título: Proceedings
- ISSN: 2372-9198
- Conference titles: International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
FLOREZ, Alexander Ylnner Choquenaira et al. APEHR: automated prognosis in electronic health records using multi-head self-attention. 2021, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS52027.2021.00077. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Florez, A. Y. C., Scabora, L. de C., Eler, D. M., & Rodrigues Junior, J. F. (2021). APEHR: automated prognosis in electronic health records using multi-head self-attention. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS52027.2021.00077 -
NLM
Florez AYC, Scabora L de C, Eler DM, Rodrigues Junior JF. APEHR: automated prognosis in electronic health records using multi-head self-attention [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS52027.2021.00077 -
Vancouver
Florez AYC, Scabora L de C, Eler DM, Rodrigues Junior JF. APEHR: automated prognosis in electronic health records using multi-head self-attention [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS52027.2021.00077 - Augmentation techniques for sequential clinical data to improve deep learning prediction techniques
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Informações sobre o DOI: 10.1109/CBMS52027.2021.00077 (Fonte: oaDOI API)
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