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Deep learning: new computational modelling techniques for genomics
Deep learning: new computational modelling techniques for genomics
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Deep learning: new computational modelling techniques for genomics

Eraslan, Gökcen ; Avsec, Žiga ; Gagneur, Julien ; Theis, Fabian J

Nature reviews. Genetics, 2019-07, Vol.20 (7), p.389-403 [Periódico revisado por pares]

England: Nature Publishing Group

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Do no harm: a roadmap for responsible machine learning for health care
Do no harm: a roadmap for responsible machine learning for health care
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Do no harm: a roadmap for responsible machine learning for health care

Wiens, Jenna ; Saria, Suchi ; Sendak, Mark ; Ghassemi, Marzyeh ; Liu, Vincent X ; Doshi-Velez, Finale ; Jung, Kenneth ; Heller, Katherine ; Kale, David ; Saeed, Mohammed ; Ossorio, Pilar N ; Thadaney-Israni, Sonoo ; Goldenberg, Anna

Nature medicine, 2019-09, Vol.25 (9), p.1337-1340 [Periódico revisado por pares]

United States: Nature Publishing Group

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3
Comparing different supervised machine learning algorithms for disease prediction
Comparing different supervised machine learning algorithms for disease prediction
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Comparing different supervised machine learning algorithms for disease prediction

Uddin, Shahadat ; Khan, Arif ; Hossain, Md Ekramul ; Moni, Mohammad Ali

BMC medical informatics and decision making, 2019-12, Vol.19 (1), p.281-281, Article 281 [Periódico revisado por pares]

England: BioMed Central Ltd

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4
Flood Prediction Using Machine Learning Models: Literature Review
Flood Prediction Using Machine Learning Models: Literature Review
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Flood Prediction Using Machine Learning Models: Literature Review

Mosavi, Amir ; Ozturk, Pinar ; Chau, Kwok-wing

Water (Basel), 2018-10, Vol.10 (11), p.1536 [Periódico revisado por pares]

Basel: MDPI AG

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5
The advantages of the Matthews correlation coefficient (MCC) over F1 score and accuracy in binary classification evaluation
The advantages of the Matthews correlation coefficient (MCC) over F1 score and accuracy in binary classification evaluation
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The advantages of the Matthews correlation coefficient (MCC) over F1 score and accuracy in binary classification evaluation

Chicco, Davide ; Jurman, Giuseppe

BMC genomics, 2020-01, Vol.21 (1), p.6-6, Article 6 [Periódico revisado por pares]

England: BioMed Central Ltd

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6
Navigating the pitfalls of applying machine learning in genomics
Navigating the pitfalls of applying machine learning in genomics
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Navigating the pitfalls of applying machine learning in genomics

Whalen, Sean ; Schreiber, Jacob ; Noble, William S ; Pollard, Katherine S

Nature reviews. Genetics, 2022-03, Vol.23 (3), p.169-181 [Periódico revisado por pares]

England: Nature Publishing Group

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7
Predicting 90-Day and 1-Year Mortality in Spinal Metastatic Disease: Development and Internal Validation
Predicting 90-Day and 1-Year Mortality in Spinal Metastatic Disease: Development and Internal Validation
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Predicting 90-Day and 1-Year Mortality in Spinal Metastatic Disease: Development and Internal Validation

Karhade, Aditya V ; Thio, Quirina C B S ; Ogink, Paul T ; Bono, Christopher M ; Ferrone, Marco L ; Oh, Kevin S ; Saylor, Philip J ; Schoenfeld, Andrew J ; Shin, John H ; Harris, Mitchel B ; Schwab, Joseph H

Neurosurgery, 2019-10, Vol.85 (4), p.E671-E681 [Periódico revisado por pares]

United States: Oxford University Press

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8
Use of machine learning to analyse routinely collected intensive care unit data: a systematic review
Use of machine learning to analyse routinely collected intensive care unit data: a systematic review
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Use of machine learning to analyse routinely collected intensive care unit data: a systematic review

Shillan, Duncan ; Sterne, Jonathan A C ; Champneys, Alan ; Gibbison, Ben

Critical care (London, England), 2019-08, Vol.23 (1), p.284-284, Article 284 [Periódico revisado por pares]

England: BioMed Central Ltd

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9
A primer on deep learning in genomics
A primer on deep learning in genomics
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A primer on deep learning in genomics

Zou, James ; Huss, Mikael ; Abid, Abubakar ; Mohammadi, Pejman ; Torkamani, Ali ; Telenti, Amalio

Nature genetics, 2019-01, Vol.51 (1), p.12-18 [Periódico revisado por pares]

United States: Nature Publishing Group

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10
Machine learning in cardiovascular magnetic resonance: basic concepts and applications
Machine learning in cardiovascular magnetic resonance: basic concepts and applications
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Machine learning in cardiovascular magnetic resonance: basic concepts and applications

Leiner, Tim ; Rueckert, Daniel ; Suinesiaputra, Avan ; Baeßler, Bettina ; Nezafat, Reza ; Išgum, Ivana ; Young, Alistair A

Journal of cardiovascular magnetic resonance, 2019-10, Vol.21 (1), p.61-61, Article 61 [Periódico revisado por pares]

England: BioMed Central Ltd

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