An empirical study on KDIGO-defined acute kidney injury prediction in the 
intensive care unit

Lyu, Xinrui; Fan, Bowen; Hüser, Matthias; Hartout, Philip; Gumbsch, Thomas; Faltys, Martin; Merz, Tobias M.; Rätsch, Gunnar; Borgwardt, Karsten

doi:10.1093/bioinformatics/btae212

An empirical study on KDIGO-defined acute kidney injury prediction in the intensive care unit

Lyu, X., Fan, B., Hüser, M., Hartout, P., Gumbsch, T., Faltys, M., Merz, T. M., Rätsch, G., & Borgwardt, K. (2024). An empirical study on KDIGO-defined acute kidney injury prediction in the intensive care unit. Bioinformatics, 40(Suppl_1), i247-i256. doi:10.1093/bioinformatics/btae212.

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資料種別: 学術論文

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Lyu, Xinrui¹, 著者
Fan, Bowen¹, 著者
Hüser, Matthias¹, 著者
Hartout, Philip^{2, 3}, 著者
Gumbsch, Thomas¹, 著者
Faltys, Martin¹, 著者
Merz, Tobias M.¹, 著者
Rätsch, Gunnar¹, 著者
Borgwardt, Karsten², 著者

所属:
1External Organizations, ou_persistent22
2Borgwardt, Karsten / Machine Learning and Systems Biology, Max Planck Institute of Biochemistry, Max Planck Society, ou_3502542
3IMPRS-ML: Martinsried, Max Planck Institute of Biochemistry, Max Planck Society, Am Klopferspitz 18, 82152 Martinsried, DE, ou_3531125

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日付: オンライン出版: 2024-07

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種別: 学術雑誌

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ページ: - 巻号: 40 (Suppl_1) 通巻号: - 開始・終了ページ: i247 - i256 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: -

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