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Predicting severe maternal morbidity at admission for delivery using intelligible machine learning - 07/01/23

Doi : 10.1016/j.ajog.2022.11.704 
Zifei Xu 1, Tomas M. Bosschieter 1, Hui Lan 1, Benjamin Lengerich 2, Harsha Nori 3, Kristin Sitcov 4, Ian Painter 4, Vivienne Souter 5, Rich Caruana 3
1 Stanford University, Stanford, CA 
2 Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 
3 Microsoft Research, Redmond, WA 
4 Foundation for Health Care Quality, Seattle, WA 
5 Natera, Inc., Austin, TN 

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Vol 228 - N° 1S

P. S404-S405 - janvier 2023 Retour au numéro
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  • Unique insights into risk factors for antepartum stillbirth using explainable AI
  • Tomas M. Bosschieter, Hui Lan, Zifei Xu, Benjamin Lengerich, Harsha Nori, Kristin Sitcov, Ian Painter, Rich Caruana, Vivienne Souter
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  • Effectiveness of the antihypertensive therapy based on the hemodynamic findings in women with hypertensive disorders
  • Elvira di Pasquo, Giovanni Morganelli, Alissa Valenti, Beatrice Valentini, Sascia Moresi, Stefano Fruci, Elisa Filippi, Stefano Raffaele Giannubilo, Elisa Montaguti, Andrea Dall'Asta, Tullio Ghi

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