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.
|
|
Prediction of chronic kidney disease progression with artificial intelligence : a challenge within our reach
/
Galles, Oscar (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT)) ;
Caravaca Rodríguez, Miriam (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT)) ;
Suppi Boldrito, Remo (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Arquitectura de Computadors i Sistemes Operatius) ;
Macias Toro, Edwar Hernando (Universitat Autònoma de Barcelona) ;
Morell Pérez, Antoni (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes) ;
Comas, Jordi (Organització Catalana de Trasplantaments) ;
Martinez, Elisenda (Agència de Qualitat i Avaluació Sanitàries de Catalunya) ;
Salas, Tomas (Agència de Qualitat i Avaluació Sanitàries de Catalunya) ;
Ibeas, Jose (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT))
2023 - 10.1093/ndt/gfad063c_4640
Nephrology Dialysis Transplantation, Vol. 38, Supplement 1 (June 2023) , art. gfad063c_4640
|
|
3.
|
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
|
|
4.
|
|
5.
|
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
|
|
6.
|
2 p, 300.2 KB |
Early arteriovenous fistula failure prediction with artificial intelligence : a new approach with challenging results
/
Ibeas, Jose (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT)) ;
Monill-Raya, Núria (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT)) ;
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)) ;
Vallespin, Joaquim (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT)) ;
Merino, Jana (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT)) ;
Criado, Eva (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT)) ;
Guitart, Josep (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT)) ;
López Vicario, José (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)
Background and Aims: The native arteriovenous fistula is considered the vascular access of preference, since it is directly related to major survival, reduced complications, mortality, and costs. Still, its proper maintenance remains a challenge for nephrologists. [...]
2021 - 10.1093/ndt/gfab103.004
Nephrology Dialysis Transplantation, Vol. 36, Issue Supplement_1 (May 2021), art. gfab103.004
|
|
7.
|
3 p, 299.4 KB |
Renal failure and mortality : from evidence to artificial intelligence, change of paradigm?
/
Ibeas, Jose (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT)) ;
Macias Toro, Edwar Hernando (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes) ;
Rubiella, Carol (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) ;
Rodriguez-Jornet, Angel (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT)) ;
López Vicario, José (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes) ;
Rexachs del Rosario, Dolores Isabel (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Arquitectura de Computadors i Sistemes Operatius)
2019 - 10.1093/ndt/gfz103.SP689
Nephrology Dialysis Transplantation, Vol. 34, Issue Supplement_1 (June 2019) , art. gfz103.SP689
|
|
8.
|
14 p, 2.4 MB |
Transfer Learning Improving Predictive Mortality Models for Patients in End-Stage Renal Disease
/
Macias Toro, Edwar Hernando (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) ;
Serrano García, Javier 1964- (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)) ;
Morell Pérez, Antoni (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes)
Deep learning is becoming a fundamental piece in the paradigm shift from evidence-based to data-based medicine. However, its learning capacity is rarely exploited when working with small data sets. Through transfer learning (TL), information from a source domain is transferred to a target one to enhance a learning task in such domain. [...]
2022 - 10.3390/electronics11091447
Electronics, Vol. 11, Issue 9 (April 2022) , art. 1447
|
|