CareLit · DOI-Nachweis · Zeitschrift für Orthopädie und Unfallchirurgie
From Code to Clots: Applying Machine Learning to Clinical Aspects of Venous Thromboembolism Prevention, Diagnosis, and Management
DOI 10.1055/a-2415-8408
Bibliografische Angaben
Nachweis in CareLit
Autor:innenChrysafi, P.; Lam, B.; Carton, S.; Patell, R.
ZeitschriftZeitschrift für Orthopädie und Unfallchirurgie
Ausgabe06/2024
Jahrgang / SeitenJg. 44 · S. 429 bis 445
Kernaussage aus der Literatur
Abstract-Vorschau
AbstractThe high incidence of venous thromboembolism (VTE) globally and the morbidity and mortality burden associated with the disease make it a pressing issue. Machine learning (ML) can improve VTE prevention, detection, and treatment. The ability of this novel technology to process large amounts of high-dimensional data can help identify new risk factors and better risk stratify patients for thromboprophylaxis. Ap…
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Chrysafi, P.; Lam, B.; Carton, S.; Patell, R (2024) From Code to Clots: Applying Machine Learning to Clinical Aspects of Venous Thromboembolism Prevention, Diagnosis, and Management. Zeitschrift für Orthopädie und Unfallchirurgie, 44 (06), 429 bis 445. https://doi.org/10.1055/a-2415-8408
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