Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/106104
Título: Una aproximación a la detección temprana de obstrucción del tubo endotraqueal en pacientes COVID-19 basada en Machine Learning estadístico
Autores/as: Pérez Acosta, Guillermo
Navarro Mesa, Juan Luis 
Blanco López, José
Santana Cabrera, Luciano
Suárez Araujo, Carmen Paz 
Martín González, Juan C.
Clasificación UNESCO: 120304 Inteligencia artificial
3314 Tecnología médica
Fecha de publicación: 2020
Proyectos: COVID-19. Prevención basada en inteligencia artificial
Aplicación de técnicas de machine learning para la detección temprana de obstrucción del tubo endotraqueal en pacientes COVID-19 en UCI Entidad de realización: Universidad de las Palmas de Gran Canaria
Conferencia: LV Congreso Nacional Online de la Sociedad Española de Medicina Intensiva, Crítica y Unidades Coronarias (SEMICYUC) 2020 
URI: http://hdl.handle.net/10553/106104
Colección:Actas de congresos
Vista completa

Google ScholarTM

Verifica


Comparte



Exporta metadatos



Los elementos en ULPGC accedaCRIS están protegidos por derechos de autor con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.