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Ano de publicação
- 2024 (~1)
- 2023 (~1)
Assuntos
- tuberculose (2)
- aprendizado computacional (1)
- informação em saúde (1)
- planos e programas de saúde (1)
- reconhecimento de padrões (1)

Trabalho de evento-anais periodico
Quality analysis and study of tuberculosis diagnostic data (2024)
Mioto, Ana Clara de Andrade ; Martins, Pedro Emilio Andrade ; Modina, Gabriel; Alves, Domingos ; Lima, Vinícius Costa ; Neiva, Mariane Barros ; Bernardi, Filipe Andrade
Fonte: Procedia Computer Science. Nome do evento: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia, ICMC
Assuntos: SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, TUBERCULOSE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MIOTO, Ana Clara de Andrade et al. Quality analysis and study of tuberculosis diagnostic data. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.255. Acesso em: 12 nov. 2025. , 2024
APA
Mioto, A. C. de A., Martins, P. E. A., Modina, G., Alves, D., Lima, V. C., Neiva, M. B., & Bernardi, F. A. (2024). Quality analysis and study of tuberculosis diagnostic data. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.procs.2024.06.255
NLM
Mioto AC de A, Martins PEA, Modina G, Alves D, Lima VC, Neiva MB, Bernardi FA. Quality analysis and study of tuberculosis diagnostic data [Internet]. Procedia Computer Science. 2024 ; 239 939-946.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.255
Vancouver
Mioto AC de A, Martins PEA, Modina G, Alves D, Lima VC, Neiva MB, Bernardi FA. Quality analysis and study of tuberculosis diagnostic data [Internet]. Procedia Computer Science. 2024 ; 239 939-946.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.255
Trabalho de evento-anais periodico
Preliminary results to predict tuberculosis outcomes applying traditional and automated machine learning models (2023)
Mioto, Ana Clara de Andrade ; Mozini, Mariana Tavares ; Segamarchi, Renan Barbieri; Soares, Giovane Thomazini ; Martins, Pedro Emilio Andrade; Cassão, Victor; Ferrassini, Luís Gustavo Barichello; Miyoshi, Newton Shydeo Brandão ; Alves, Domingos ; Oliveira, Lariza Laura de
Fonte: Procedia Computer Science. Nome do evento: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia
Assuntos: TUBERCULOSE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PLANOS E PROGRAMAS DE SAÚDE, INFORMAÇÃO EM SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MIOTO, Ana Clara de Andrade et al. Preliminary results to predict tuberculosis outcomes applying traditional and automated machine learning models. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.424. Acesso em: 12 nov. 2025. , 2023
APA
Mioto, A. C. de A., Mozini, M. T., Segamarchi, R. B., Soares, G. T., Martins, P. E. A., Cassão, V., et al. (2023). Preliminary results to predict tuberculosis outcomes applying traditional and automated machine learning models. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.procs.2023.01.424
NLM
Mioto AC de A, Mozini MT, Segamarchi RB, Soares GT, Martins PEA, Cassão V, Ferrassini LGB, Miyoshi NSB, Alves D, Oliveira LL de. Preliminary results to predict tuberculosis outcomes applying traditional and automated machine learning models [Internet]. Procedia Computer Science. 2023 ; 219 1365-1372.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.424
Vancouver
Mioto AC de A, Mozini MT, Segamarchi RB, Soares GT, Martins PEA, Cassão V, Ferrassini LGB, Miyoshi NSB, Alves D, Oliveira LL de. Preliminary results to predict tuberculosis outcomes applying traditional and automated machine learning models [Internet]. Procedia Computer Science. 2023 ; 219 1365-1372.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.424

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