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    首页> PloS one> Mining heterogeneous clinical notes by multi-modal latent topic model.

    Mining heterogeneous clinical notes by multi-modal latent topic model.

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    作者： Zhi,Wen [1] ; Pratheeksha,Nair [1] ; Chih-Ying,Deng [2] ; Xing Han,Lu [1] ; Edward,Moseley [2] ; Naomi,George [3] ; Charlotta,Lindvall [2] ; Yue,Li [1]
    作者单位： School of Computer Science and McGill Centre for Bioinformatics, McGill University, Montreal, Quebec, Canada. [1] Dana-Farber Cancer Institute, Boston, Massachusetts, United States of America. [2] Brigham and Women's Faulkner Hospital, Boston, Massachusetts, United States of America. [3]
    主题词 算法(Algorithms);贝叶斯定理(Bayes Theorem);数据挖掘(Data Mining);电子健康病历(Electronic Health Records);医院死亡率(Hospital Mortality);人类(Humans);呼吸, 人工(Respiration, Artificial)
    DOI 10.1371/journal.pone.0249622
    PMID 33831055
    发布时间 2021-09-20
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    PloS one

    PloS one

    2021年16卷4期

    e0249622页

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