Machine learning e IA · Ia Medica

Inteligencia Artificial Médica: Machine Learning Clínico

Introducción pública · guía completa en Eikos

Introducción

De qué trata esta guía

☰ // Bioinformática y Analítica de Salud de Precisión

Recorrido

Temas que aborda

  • Introducción
  • Inteligencia Artificial Médica: Modelado Estocástico y Machine Learning Clínico
  • Introducción y la Transición de la Bioestadística Clásica al Machine Learning Clínico
  • Estructuras de Datos Clínicos y el Registro de Salud Electrónico (EHR)
  • Mecanismos de Imputación Avanzada en Medicina
  • Imputación Múltiple por Ecuaciones Encadenadas (MICE)

Conceptos relacionados

Conexiones principales

  • supervivencia
  • regularizacion
  • verosimilitud
  • sobreajuste
  • interpretabilidad
  • faltantes

Notación compatible

Muestra matemática en LaTeX

La expresión se renderiza de forma accesible y conserva debajo su fuente LaTeX.

Ti={(ti,1,xi,1),(ti,2,xi,2),,(ti,k,xi,k)}\mathcal{T}_i = \left\{ (t_{i,1}, \mathbf{x}_{i,1}), (t_{i,2}, \mathbf{x}_{i,2}), \dots, (t_{i,k}, \mathbf{x}_{i,k}) \right\}
Ver LaTeX fuente\mathcal{T}_i = \left\{ (t_{i,1}, \mathbf{x}_{i,1}), (t_{i,2}, \mathbf{x}_{i,2}), \dots, (t_{i,k}, \mathbf{x}_{i,k}) \right\}