Un modelo predice la efectividad de trasplantes renales utilizando herramientas de ‘machine learning’
Un estudio establece siete variables que pueden generar un riesgo de falla en el trasplante de riñón UCHILE/DICYT “Identifying Factors Predicting Kidney Graft Survival in Chile Using Elastic-Net-Regularized Cox’s Regression” es el estudio publicado por el académico e investigador del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI), Marcelo Olivares, trabajo que fue incluido en la última edición de Multidisciplinary Digital Publishing Institute
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