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oai:gredos.usal.es:10366/1578902025-12-12T07:59:16Zcom_10366_4019com_10366_3947com_10366_3946com_10366_3823com_10366_4756com_10366_4746com_10366_143089com_10366_123103col_10366_4027col_10366_68517col_10366_143121

Cruz González, Ignacio Vicente-Palacios, Víctor Antúnez-Muiños, Pablo 2023 [ES] Los modelos creados a través de la tecnología de ML aportan más potencia predictiva que los métodos estadísticos convencionales para predecir aquellos pacientes con mayor riesgo de presentar trombosis del dispositivo tras el cierre percutáneo de orejuela izquierda. La creación y desarrollo de plataformas para facilitar el uso de los modelos de ML por parte de los sanitarios son necesarias. Una mayor formación, unido a aplicaciones o herramientas que faciliten su uso conllevarán un aumento de la implementación de estas nuevas tecnologías con un alto potencial. http://hdl.handle.net/10366/157890 spa 3207.18 Trombosis Predicción de eventos clínicos a través de aprendizaje automático info:eu-repo/semantics/doctoralThesis TEXT Gredos. Repositorio Documental de la Universidad de Salamanca Hispana