1.
|
3 p, 377.4 KB |
Machine Learning-Based Prediction of Mortality and Risk Factors in Patients With Chronic Kidney Disease Developed With Data From 10000 Patients Over 11 Years
/
Ibeas, Jose (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT)) ;
Galles, Oscar (Universitat Autònoma de Barcelona) ;
Monill, Nuria (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT)) ;
Macias Toro, Edwar Hernando (Universitat Autònoma de Barcelona) ;
Morell Pérez, Antoni (Universitat Autònoma de Barcelona) ;
Serrano García, Javier 1964- (Universitat Autònoma de Barcelona) ;
Rexachs del Rosario, Dolores Isabel (Universitat Autònoma de Barcelona) ;
López Vicario, José (Universitat Autònoma de Barcelona) ;
Cokas, Jordi (Organització Catalana de Trasplantaments) ;
Martinez, Elisenda (Agència de Qualitat i Avaluació Sanitàries de Catalunya)
2022 - 10.1093/ndt/gfac070.077
Nephrology Dialysis Transplantation, Vol. 37, Issue Supplement_3 (May 2022) , art. gfac070.077
|
|
2.
|
4 p, 102.7 KB |
Treball de Final de Màster [44435]
/
Valenzuela Garcia, Hugo ;
Veciana Botet, Paula ;
Morales Morales, Ernesto ;
Verdu Tirado, Jorge Andres ;
Esparza Masana, Ricard ;
Morell Perez, Antoni ;
López Vicario, José ;
Giraldo Luque, Santiago ;
Rodriguez Alvarez, Joaquín ;
Blázquez Giménez, Concepción ;
Meneses Benitez, Montserrat ;
Faucha Hernández, Mireia ;
Aragonés Chicharro, Vidal ;
Perez Tena, Juan Ramon ;
Marti Palet, Ignasi ;
Marca Francès, Guillem ;
Rodríguez Salgado, Luis ;
Fajula Payet, Anna ;
Soria Rodriguez, Isabel ;
Basart i Muñoz, Josep M ;
Pedret Ferré, Carles ;
Blanco, Ismael ;
Turro Sol, Andreu ;
Fito Frutos, Ariadna ;
Melendez Pereto, Anna ;
Universitat Autònoma de Barcelona.
Facultat d'Economia i Empresa
El Treball de Fi de Màster (TFM) constitueix un element fonamental del procés formatiu de l'alumnat. Permet desenvolupar un projecte d'investigació individual de manera autònoma (tot i que sota la supervisió d'un tutor/a que pot ser, o no, professorat del màster) sobre un tema de la seva elecció de qualsevol àmbit d'investigació relacionat amb els continguts docents del màster. [...] The Master's Thesis Dissertation (TFM) is a fundamental element of the students' learning process. It allows the student to develop an individual research project independently (under the supervision of a tutor who may, or may not, be a professor teaching in the master) on a topic of the student's choice in any field of research related to the contents of the Master. [...] El Trabajo de Fin de Máster (TFM) constituye un elemento fundamental del proceso formativo del alumnado. Permite desarrollar un proyecto de investigación individual de manera autónoma (aunque bajo la supervisión de un tutor/a que puede ser, o no, profesorado del máster) sobre un tema de su elección de cualquier ámbito de investigación relacionado con los contenidos docentes del máster. [...]
2023-24 Màster Universitari en Emprenedoria i Innovació Social [1476]
3 documents
|
|
3.
|
|
4.
|
22 p, 9.0 MB |
A variational autoencoder solution for road traffic forecasting systems : missing data imputation, dimension reduction, model selection and anomaly detection
/
Boquet, Guillem (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes) ;
Morell Pérez, Antoni (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes) ;
Serrano García, Javier 1964- (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes) ;
López Vicario, José (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes)
Efforts devoted to mitigate the effects of road traffic congestion have been conducted since 1970s. Nowadays, there is a need for prominent solutions capable of mining information from messy and multidimensional road traffic data sets with few modeling constraints. [...]
2020 - 10.1016/j.trc.2020.102622
Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Vol. 115 (June 2020) , art. 102622
|
|
5.
|
|
6.
|
|
7.
|
10 p, 1.6 MB |
Mortality prediction enhancement in end-stage renal disease : A machine learning approach
/
Macias Toro, Edwar Hernando (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes) ;
Morell Pérez, Antoni (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes) ;
Serrano García, Javier 1964- (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes) ;
López Vicario, José (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes) ;
Ibeas, Jose (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT))
In this work, we propose to combine massive variables collected during the evolution of patients in end-stage renal disease (ESRD), along with machine learning techniques to improve mortality prediction in ESRD. [...]
2020 - 10.1016/j.imu.2020.100351
Informatics in Medicine Unlocked, Vol. 19 (May 2020) , art. 100351
|
|
8.
|
|
9.
|
|
10.
|
2 p, 298.3 KB |
A predictive model of mortality in acute renal failure in the critical patient : usefulness of artificial intelligence
/
Ibeas, Jose (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT)) ;
Lleal, Elia (Universitat Pompeu Fabra) ;
Macias Toro, Edwar Hernando (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes) ;
Rubiella, Carolina (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT)) ;
Morell Pérez, Antoni (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes) ;
Serrano García, Javier 1964- (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes) ;
López Vicario, José (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes)
Background and Aims: Patients with Acute Renal Failure (ARF) have a high risk of mortality, especially those who enter the Intensive Care Unit (ICU). In this population, predictive models of mortality on prognostic scales, such as SAPS-II (Simplified Acute Physiology Score II), linearly relate risk factors without taking into account the complex relationship's variables can have. [...]
2020 - 10.1093/ndt/gfaa139.SO019
Nephrology Dialysis Transplantation, Vol. 35, Issue Supplement_3 (June 2020) , art. gfaa139.SO019
|
|