AttentionHCare: advances on computer-aided medical prognosis using attention-based neural networks (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: RODRIGUES JUNIOR, JOSÉ FERNANDO - ICMC ; BARROS, PEDRO HENRIQUE FERRACINI DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/IJCNN55064.2022.9892642
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; REDES NEURAIS; PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS); DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR; TECNOLOGIAS DA SAÚDE
- Keywords: Deep learning; Encoder-decoder; Patient trajectory prediction; Medical prognosis prediction; Longitudinal Prediction
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2022
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
BARROS, Pedro Henrique Ferracini de e RODRIGUES JUNIOR, José Fernando. AttentionHCare: advances on computer-aided medical prognosis using attention-based neural networks. 2022, Anais.. Piscataway: IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN55064.2022.9892642. Acesso em: 27 jan. 2026. -
APA
Barros, P. H. F. de, & Rodrigues Junior, J. F. (2022). AttentionHCare: advances on computer-aided medical prognosis using attention-based neural networks. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN55064.2022.9892642 -
NLM
Barros PHF de, Rodrigues Junior JF. AttentionHCare: advances on computer-aided medical prognosis using attention-based neural networks [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN55064.2022.9892642 -
Vancouver
Barros PHF de, Rodrigues Junior JF. AttentionHCare: advances on computer-aided medical prognosis using attention-based neural networks [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN55064.2022.9892642 - Machine Learning techniques applied to identifying clinical factors regarding automated medical prognosis
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Informações sobre o DOI: 10.1109/IJCNN55064.2022.9892642 (Fonte: oaDOI API)
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