Silva, Gabriela Fideles; Duarte, L. S; Shirassu, Mirian Matsura; Peres, S. V; Moraes, M. A. de; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto 
Source: Artificial Intelligence in the Life Sciences. Unidade: FSP
Subjects: NEOPLASIAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MORTALIDADE, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PREDIÇÃO, BRASIL
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ABNT
SILVA, Gabriela Fideles et al. Machine learning for longitudinal mortality risk prediction in patients with malignant neoplasm in São Paulo, Brazil. Artificial Intelligence in the Life Sciences, v. 3, p. art. 100061 [8], 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ailsci.2023.100061. Acesso em: 09 nov. 2024.APA
Silva, G. F., Duarte, L. S., Shirassu, M. M., Peres, S. V., Moraes, M. A. de, & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2023). Machine learning for longitudinal mortality risk prediction in patients with malignant neoplasm in São Paulo, Brazil. Artificial Intelligence in the Life Sciences, 3, art. 100061 [8]. doi:10.1016/j.ailsci.2023.100061NLM
Silva GF, Duarte LS, Shirassu MM, Peres SV, Moraes MA de, Chiavegatto Filho ADP. Machine learning for longitudinal mortality risk prediction in patients with malignant neoplasm in São Paulo, Brazil [Internet]. Artificial Intelligence in the Life Sciences. 2023 ;3 art. 100061 [8].[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ailsci.2023.100061Vancouver
Silva GF, Duarte LS, Shirassu MM, Peres SV, Moraes MA de, Chiavegatto Filho ADP. Machine learning for longitudinal mortality risk prediction in patients with malignant neoplasm in São Paulo, Brazil [Internet]. Artificial Intelligence in the Life Sciences. 2023 ;3 art. 100061 [8].[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ailsci.2023.100061
