Patient2Vec: A Personalized Interpretable Deep Representation of the Longitudinal Electronic Health Record
Im Datensatz "COVID-19-Hospitalisierungen in Deutschland" des Robert Koch-Instituts werden täglich aktualisierte Informationen zu Hospitalisierungen im Zusammenhang mit COVID-19 basierend auf den Meldungen nach dem Infektionsschutzgesetz (IfSG) bereitgestellt. Neben tagesaktuellen Fallzahlen und Inzidenzen auf Bundes- und Länderebene enthält der...
Predict admission to the ICU of confirmed cases & number of people who'll get infected and more.
prediction of 30-day hospital readmission rates following inpatient procedures using machine learning
Project that covers the hospitalization of patients by operating calls
An AI-driven project for rehabilitation medicine: predictive modeling, patient clustering, and clinical trend analysis for Policlinico Italia.
Im Datensatz "SARI-Hospitalisierungsinzidenz" des Robert Koch-Instituts werden die wöchentlichen Inzidenzen schwerer akuter respiratorischer Infektionen (SARI) auf Bundesebene in Deutschland bereitgestellt. Die Daten stammen aus der syndromischen Krankenhaussurveillance ICOSARI, die auf ICD-10-Diagnosecodes aus etwa 70 Sentinelkliniken basiert. ...
A quick n' dirty dashboard I threw together in a weekend to Vis ECDC's hospitalization indicators using {golem}/shiny
Zur Einschätzung der Krankheitslast schwerer symptomatischer Atemwegsinfektionen im stationären Bereich wird mithilfe von Daten aus der syndromischen Krankenhaussurveillance ICOSARI die Inzidenz der Fälle, die mit einer schweren akuten respiratorischen Infektion (SARI) und einer COVID-19-Diagnose in ein Krankenhaus zur Behandlung aufgenommen w...
Im Datensatz 'COVID-19-Hospitalisierungen' werden die aktuellen Zahlen der nach den Vorgaben des Infektionsschutzgesetzes - IfSG - erfassten hospitalisierten COVID-19-Fälle bereitgestellt. Um den Trend der Anzahl von Hospitalisierungen und der 7-Tage-Hospitalisierungsinzidenz besser bewerten zu können, wird die berichtete Hospitalisierungsinzide…
Predicting 30-day hospital readmissions using EHR data. This project includes a full ETL pipeline, feature engineering, and machine learning models built on the UCI Diabetes dataset.
Development of a ML model for Acute Renal Failure inference in patients admitted by the Cardiology department of HU-UFPI. Addressing acquisition, development, evaluation and deployment as Web App.
Reproducible statistical analysis code for functional trajectories around hospitalization in CHARLS and HRS
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