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Titel A federated learning model for the prediction of blood transfusion in intensive care units / Johanna Schwinn, Seyedmostafa Sheikhalishahi, Matthaeus Morhart, Mathias Kaspar, Ludwig Christian Hinske ; Herausgeber: Elisavet Andrikopoulou, Parisis Gallos, Theodoros N. Arvanitis, Rosalynn Austin, Arriel Benis, Ronald Cornet, Panagiotis Chatzistergos, Alexander Dejaco, Linda Dusseljee-Peute, Alaa Mohasseb, Pantelis Natsiavas, Haythem Nakkas, Philip Scott
Person(en) Schwinn, Johanna (Verfasser)
Sheikhalishahi, Seyedmostafa (Verfasser)
Morhart, Matthaeus (Verfasser)
Kaspar, Mathias (Verfasser)
Hinske, Ludwig Christian Giuseppe (Verfasser)
Andrikopoulou, Elisavet (Herausgeber)
Gallos, Parisis (Herausgeber)
Arvanitis, Theodoros N. (Herausgeber)
Austin, Rosalynn (Herausgeber)
Benis, Arriel (Herausgeber)
Cornet, Ronald (Herausgeber)
Chatzistergos, Panagiotis (Herausgeber)
Dejaco, Alexander (Herausgeber)
Dusseljee-Peute, Linda (Herausgeber)
Mohasseb, Alaa (Herausgeber)
Natsiavas, Pantelis (Herausgeber)
Nakkas, Haythem (Herausgeber)
Scott, Philip (Herausgeber)
Verlag Augsburg : Universität Augsburg - Amsterdam : IOS Press
Zeitliche Einordnung Erscheinungsdatum: 2025
Umfang/Format Online-Ressource (pdf)
Persistent Identifier URN: urn:nbn:de:bvb:384-opus4-1223926
DOI: 10.3233/shti250311
URL https://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/frontdoor/index/index/docId/122392 (Verlag) (kostenfrei zugänglich)
Sprache(n) Englisch (eng)
Beziehungen Studies in Health Technology and Informatics ; 327
Anmerkungen In: Intelligent health systems – from technology to data and knowledge: proceedings of MIE 2025, S. 227-228
DDC-Notation 610.28 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sachgruppe(n) 610 Medizin, Gesundheit

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