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머신러닝을 이용한 급성 뇌졸중 퇴원 환자의 중증도 보정 사망 예측 모형 개발에 관한 연구
백설경
박종호
강성홍
박혜진
Baek, Seol-Kyung
Park, Jong-Ho
Kang, Sung Hong
Park, Hyejin
2018년
활용도 Analysis
논문 Analysis
연구자 Analysis
활용도 Analysis
논문 Analysis
연구자 Analysis
활용도
공유도
영향력
논문상세정보
저자
백설경
박종호
강성홍
박혜진
Baek, Seol-Kyung
Park, Jong-Ho
Kang, Sung Hong
Park, Hyejin
주제어
Machine learning
Medical service quality outcome
Mortality rate
Prediction model
Stroke
Co-morbidity
Severity-Adjustment
참고문헌( 0)
유사주제 논문( 9,691)
기술과 연합작용 7,295건
Stroke 1,352건
Machine learning 821건
co-morbidity 109건
Prediction model 97건
Mortality rate 14건
severity-adjustment 2건
Medical service quality outcome 1건
인용/피인용
머신러닝을 이용한 급성 뇌졸중 퇴원 환자의 중증도 보 ...
' 머신러닝을 이용한 급성 뇌졸중 퇴원 환자의 중증도 보정 사망 예측 모형 개발에 관한 연구' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 요약
주제
기술과 연합작용
Machine learning
Medical service quality outcome
Mortality rate
Prediction model
Stroke
co-morbidity
severity-adjustment
동일주제 총논문수
논문피인용 총횟수
주제별 논문영향력의 평균
9,661
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0.0%
자세히
주제별 논문영향력
논문영향력
주제
주제별 논문수
주제별 피인용횟수
주제별 논문영향력
주제분류(KDC/DDC)
기술과 연합작용
7,296
0
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주제어
Machine learning
822
0
0.0%
Medical service quality outco ...
2
0
0.0%
Mortality rate
15
0
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Prediction model
98
0
0.0%
Stroke
1,353
0
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co-morbidity
110
0
0.0%
severity-adjustment
3
0
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계
9,699
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* 다른 주제어 보유 논문에서 피인용된 횟수
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