Transfer learning for COVID-19 predictive modeling: A multicenter study of 12 hospitals (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: CHIAVEGATTO FILHO, ALEXANDRE DIAS PORTO - FSP ; CARNEIRO, ANDRÉ HENRIQUE ALVES - EP ; BARCELLOS FILHO, FABIANO NOVAES - FSP ; BIGOTO, MURILO AFONSO ROBIATI - Interunidades em Bioinformática
- Unidades: FSP; EP; Interunidades em Bioinformática
- DOI: 10.1016/j.annepidem.2025.05.013
- Subjects: COVID-19; UNIDADES DE TERAPIA INTENSIVA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; HOSPITAIS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Estados Unidos
- Date published: 2025
- Source:
- Título: Annals of Epidemiology
- ISSN: 1047-2797
- Volume/Número/Paginação/Ano: v.108, on-line, 2025
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SAVALLI, Carine et al. Transfer learning for COVID-19 predictive modeling: A multicenter study of 12 hospitals. Annals of Epidemiology, v. 108, 2025Tradução . . Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/8885c83b-0c0f-424b-acef-0a1550c41413/HEP_14_2025.pdf. Acesso em: 11 jan. 2026. -
APA
Savalli, C., Carneiro, A. H. A., Barcellos Filho, F., Bigoto, M. A. R., Wichmann, R. M., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2025). Transfer learning for COVID-19 predictive modeling: A multicenter study of 12 hospitals. Annals of Epidemiology, 108. doi:10.1016/j.annepidem.2025.05.013 -
NLM
Savalli C, Carneiro AHA, Barcellos Filho F, Bigoto MAR, Wichmann RM, Chiavegatto Filho ADP. Transfer learning for COVID-19 predictive modeling: A multicenter study of 12 hospitals [Internet]. Annals of Epidemiology. 2025 ;108[citado 2026 jan. 11 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/8885c83b-0c0f-424b-acef-0a1550c41413/HEP_14_2025.pdf -
Vancouver
Savalli C, Carneiro AHA, Barcellos Filho F, Bigoto MAR, Wichmann RM, Chiavegatto Filho ADP. Transfer learning for COVID-19 predictive modeling: A multicenter study of 12 hospitals [Internet]. Annals of Epidemiology. 2025 ;108[citado 2026 jan. 11 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/8885c83b-0c0f-424b-acef-0a1550c41413/HEP_14_2025.pdf - Artificial intelligence for the diagnosis of erythematous-squamous dermatological diseases: technological contributions to primary care
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.annepidem.2025.05.013 (Fonte: oaDOI API)
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HEP_14_2025.pdf |
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