Pressure measurement; Queueing analysis; ensemble; imbalance learning; length of stay (LOS); prolonged LOS;
机译:为什么“快速轨道”患者在急诊部门停留四个多小时? 预测逗留时间的因素的调查
机译:预测具有多旗袍机床学习技术和模拟效果的急诊部订单
机译:脓毒症患者评估急诊部门(SPEED)得分和急诊脓毒症(MEDS)得分在预测紧急脓毒症患者28天死亡率方面
机译:不平衡学习预测长期急诊部患者
机译:使用基于树的机器学习模型预测急诊科患者的住院时间
机译:预测具有多旗袍机器学习技术和模拟效果的紧急部门订单
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