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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.
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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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ISSN: 02105691
Idioma original: Inglés
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2024 Febrero 84 43 127
2024 Enero 76 37 113
2023 Diciembre 76 50 126
2023 Noviembre 76 66 142
2023 Octubre 86 44 130
2023 Septiembre 80 46 126
2023 Agosto 50 22 72
2023 Julio 82 50 132
2023 Junio 64 32 96
2023 Mayo 89 43 132
2023 Abril 61 46 107
2023 Marzo 128 70 198
2023 Febrero 94 49 143
2023 Enero 75 48 123
2022 Diciembre 103 47 150
2022 Noviembre 108 69 177
2022 Octubre 99 85 184
2022 Septiembre 105 84 189
2022 Agosto 99 82 181
2022 Julio 75 91 166
2022 Junio 80 50 130
2022 Mayo 96 67 163
2022 Abril 114 66 180
2022 Marzo 151 88 239
2022 Febrero 148 47 195
2022 Enero 142 82 224
2021 Diciembre 123 58 181
2021 Noviembre 117 67 184
2021 Octubre 117 88 205
2021 Septiembre 86 59 145
2021 Agosto 105 67 172
2021 Julio 71 54 125
2021 Junio 101 62 163
2021 Mayo 131 85 216
2021 Abril 303 142 445
2021 Marzo 205 54 259
2021 Febrero 172 51 223
2021 Enero 154 66 220
2020 Diciembre 202 107 309
2020 Noviembre 132 56 188
2020 Octubre 149 36 185
2020 Septiembre 146 57 203
2020 Agosto 140 33 173
2020 Julio 161 72 233
2020 Junio 106 56 162
2020 Mayo 119 59 178
2020 Abril 94 29 123
2020 Marzo 56 31 87
2020 Febrero 178 103 281
2020 Enero 88 45 133
2019 Diciembre 113 64 177
2019 Noviembre 103 35 138
2019 Octubre 115 45 160
2019 Septiembre 92 53 145
2019 Agosto 79 37 116
2019 Julio 68 34 102
2019 Junio 57 38 95
2019 Mayo 102 53 155
2019 Abril 77 58 135
2019 Marzo 33 27 60
2019 Febrero 7 23 30
2019 Enero 26 36 62
2018 Diciembre 2 4 6
2018 Noviembre 5 4 9
2018 Octubre 1 2 3
2018 Septiembre 0 4 4
2018 Agosto 0 9 9
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