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

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Zeitschriftenartikel

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

MPG-Autoren

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Hartout, Philip
Borgwardt, Karsten / Machine Learning and Systems Biology, Max Planck Institute of Biochemistry, Max Planck Society;
IMPRS-ML: Martinsried, Max Planck Institute of Biochemistry, Max Planck Society;

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Borgwardt, Karsten
Borgwardt, Karsten / Machine Learning and Systems Biology, Max Planck Institute of Biochemistry, Max Planck Society;

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Zitation

Lyu, X., Fan, B., Hüser, M., Hartout, P., Gumbsch, T., Faltys, M., et al. (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.

Zitierlink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-8A24-D

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