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PUESTA AL DÍA EN MEDICINA INTENSIVA: ACTUALIZACIÓN EN METODOLOGÍA EN MEDICINA INTENSIVA
Big data and machine learning in critical care: Opportunities for collaborative research
Big data y machine learning en medicina intensiva: oportunidades del trabajo colaborativo
Organizing Committee of the Madrid 2017 Critical Care Datathon , Antonio Núñez Reiza,
Autor para correspondencia
anunezreiz@gmail.com

Corresponding authors.
, Fernando Martínez Sagastia, Manuel Álvarez Gonzáleza, Antonio Blesa Malpicaa, Juan Carlos Martín Beníteza, Mercedes Nieto Cabreraa, Ángela del Pino Ramíreza, José Miguel Gil Perdomoa, Jesús Prada Alonsoa, Leo Anthony Celib, Miguel Ángel Armengol de la Hozb,c,d,e, Rodrigo Deliberatob, Kenneth Paikb, Tom Pollardb, Jesse Raffab, Felipe Torresb, Julio Mayolf, Joan Chaferg, Arturo González Ferrerg, Ángel Reyg, Henar González Luengog, Giuseppe Ficoh, Ivana Lombronih, Liss Hernandezh, Laura Lópezh, Beatriz Merinoh, María Fernanda Cabrerah, María Teresa Arredondoh, María Bodíi, Josep Gómezi,j, Alejandro Rodríguezi, Miguel Sánchez Garcíaa,
Autor para correspondencia
miguel.sanchez@salud.madrid.org

Corresponding authors.
a Servicio de Medicina Intensiva, Hospital Universitario Clínico San Carlos, Madrid, España
b MIT Critical Data, Laboratory for Computational Physiology, Harvard-MIT Health Sciences & Technology, MIT, Cambridge, Massachusetts, United States
c Division of Clinical Informatics, Department of Medicine, Beth Israel Deaconess Medical Center, Boston, Massachusetts, United States
d Harvard Medical School, Boston, Massachusetts, United States
e Biomedical Engineering and Telemedicine Group, Biomedical Technology Centre CTB, ETSI Telecomunicación, Universidad Politécnica de Madrid, Madrid, Spain
f Department of Surgery, Hospital Clinico San Carlos de Madrid, Instituto de Investigación Sanitaria San Carlos, Universidad Complutense de Madrid, Madrid, Spain
g Unidad de Innovación, Hospital Clínico San Carlos, Instituto de Investigación Sanitaria del Hospital Clínico San Carlos (IdISSC), Madrid, Spain
h Life Supporting Technologies, epartamento de Tecnología Fotónica y Bioingeniería, Universidad Politècnica de Madrid, Madrid, Spain
i Service of Intensive Care Medicine, Hospital Universitari Joan XXIII, IISPV-URV, Tarragona, Spain
j Department of Electronic Engineering, Metabolomics Platform, Rovira i Virgili University, IISPV, Tarragona
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Información del artículo
ISSN: 02105691
Idioma original: Inglés
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2022 Enero 118 65 25 208
2021 Diciembre 123 58 34 215
2021 Noviembre 117 67 29 213
2021 Octubre 117 88 38 243
2021 Septiembre 86 59 27 172
2021 Agosto 105 67 33 205
2021 Julio 71 54 25 150
2021 Junio 101 62 26 189
2021 Mayo 131 85 47 263
2021 Abril 303 142 49 494
2021 Marzo 205 54 42 301
2021 Febrero 172 51 29 252
2021 Enero 154 66 18 238
2020 Diciembre 202 107 11 320
2020 Noviembre 132 56 7 195
2020 Octubre 149 36 9 194
2020 Septiembre 146 57 23 226
2020 Agosto 140 33 10 183
2020 Julio 161 72 9 242
2020 Junio 106 56 30 192
2020 Mayo 119 59 96 274
2020 Abril 94 29 91 214
2020 Marzo 56 31 99 186
2020 Febrero 178 103 39 320
2020 Enero 88 45 20 153
2019 Diciembre 113 64 16 193
2019 Noviembre 103 35 16 154
2019 Octubre 115 45 10 170
2019 Septiembre 92 53 13 158
2019 Agosto 79 37 9 125
2019 Julio 68 34 10 112
2019 Junio 57 38 9 104
2019 Mayo 102 53 16 171
2019 Abril 77 58 11 146
2019 Marzo 33 27 4 64
2019 Febrero 7 23 3 33
2019 Enero 26 36 3 65
2018 Diciembre 2 4 0 6
2018 Noviembre 5 4 0 9
2018 Octubre 1 2 0 3
2018 Septiembre 0 4 0 4
2018 Agosto 0 9 0 9
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