Utilizando aprendizado de máquina (AM) para predição de risco de complicações pós operatórias : protocolo de projeto de pesquisa

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Zanella, Aline
Data de Publicação: 2020
Outros Autores: Stefani, Luciana Paula Cadore, Rodrigues, Áttila Leães, Silva Neto, Paulo Correa da, Passos, Sávio Cavalcante, Stahlschmidt, Adriene, Castro, Stela Maris de Jezus, Sirtoli, Isabela Spido, Trost, Daniel, Cardoso, Guilherme Roloff
Tipo de documento: Artigo de conferência
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/223951
id UFRGS-2_0b5749b48c1e612310f6ec957d6b1181
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/223951
network_acronym_str UFRGS-2
network_name_str Repositório Institucional da UFRGS
repository_id_str
spelling Zanella, AlineStefani, Luciana Paula CadoreRodrigues, Áttila LeãesSilva Neto, Paulo Correa daPassos, Sávio CavalcanteStahlschmidt, AdrieneCastro, Stela Maris de JezusSirtoli, Isabela SpidoTrost, DanielCardoso, Guilherme RoloffHospital de Clínicas de Porto Alegre. Semana Científica. (40. : 2020 : Porto Alegre, RS)2021-07-15T04:31:36Z2020http://hdl.handle.net/10183/223951001128651application/pdfporClinical and biomedical research. Porto AlegreMedicinaUtilizando aprendizado de máquina (AM) para predição de risco de complicações pós operatórias : protocolo de projeto de pesquisainfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/otherinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001128651.pdf.txt001128651.pdf.txtExtracted Texttext/plain12412http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/223951/2/001128651.pdf.txt86f00eca8a1144f4eb6faaacad63f44cMD52ORIGINAL001128651.pdfResumoapplication/pdf113029http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/223951/1/001128651.pdff36359d3d7f3c136857545e27788c39cMD5110183/2239512023-05-19 03:40:21.127465oai:www.lume.ufrgs.br:10183/223951Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2023-05-19T06:40:21Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Utilizando aprendizado de máquina (AM) para predição de risco de complicações pós operatórias : protocolo de projeto de pesquisa
title Utilizando aprendizado de máquina (AM) para predição de risco de complicações pós operatórias : protocolo de projeto de pesquisa
spellingShingle Utilizando aprendizado de máquina (AM) para predição de risco de complicações pós operatórias : protocolo de projeto de pesquisa
Zanella, Aline
Medicina
title_short Utilizando aprendizado de máquina (AM) para predição de risco de complicações pós operatórias : protocolo de projeto de pesquisa
title_full Utilizando aprendizado de máquina (AM) para predição de risco de complicações pós operatórias : protocolo de projeto de pesquisa
title_fullStr Utilizando aprendizado de máquina (AM) para predição de risco de complicações pós operatórias : protocolo de projeto de pesquisa
title_full_unstemmed Utilizando aprendizado de máquina (AM) para predição de risco de complicações pós operatórias : protocolo de projeto de pesquisa
title_sort Utilizando aprendizado de máquina (AM) para predição de risco de complicações pós operatórias : protocolo de projeto de pesquisa
author Zanella, Aline
author_facet Zanella, Aline
Stefani, Luciana Paula Cadore
Rodrigues, Áttila Leães
Silva Neto, Paulo Correa da
Passos, Sávio Cavalcante
Stahlschmidt, Adriene
Castro, Stela Maris de Jezus
Sirtoli, Isabela Spido
Trost, Daniel
Cardoso, Guilherme Roloff
author_role author
author2 Stefani, Luciana Paula Cadore
Rodrigues, Áttila Leães
Silva Neto, Paulo Correa da
Passos, Sávio Cavalcante
Stahlschmidt, Adriene
Castro, Stela Maris de Jezus
Sirtoli, Isabela Spido
Trost, Daniel
Cardoso, Guilherme Roloff
author2_role author
author
author
author
author
author
author
author
author
dc.contributor.event.pt_BR.fl_str_mv Hospital de Clínicas de Porto Alegre. Semana Científica. (40. : 2020 : Porto Alegre, RS)
dc.contributor.author.fl_str_mv Zanella, Aline
Stefani, Luciana Paula Cadore
Rodrigues, Áttila Leães
Silva Neto, Paulo Correa da
Passos, Sávio Cavalcante
Stahlschmidt, Adriene
Castro, Stela Maris de Jezus
Sirtoli, Isabela Spido
Trost, Daniel
Cardoso, Guilherme Roloff
dc.subject.por.fl_str_mv Medicina
topic Medicina
publishDate 2020
dc.date.issued.fl_str_mv 2020
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2021-07-15T04:31:36Z
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/other
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/223951
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 001128651
url http://hdl.handle.net/10183/223951
identifier_str_mv 001128651
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.ispartof.pt_BR.fl_str_mv Clinical and biomedical research. Porto Alegre
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Repositório Institucional da UFRGS
collection Repositório Institucional da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/223951/2/001128651.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/223951/1/001128651.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 86f00eca8a1144f4eb6faaacad63f44c
f36359d3d7f3c136857545e27788c39c
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1801225025974435840

Registros relacionados