Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FATORES DE RISCO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, TRANSPLANTE DE RIM
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ABNT
QUININO, Raquel Martins e. Desenvolvimento de um modelo para predição da função renal imediata e função retardada do enxerto após transplante renal com doador falecido utilizando diferentes algoritmos de machine learning. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5148/tde-02052022-100110/. Acesso em: 12 maio 2024.APA
Quinino, R. M. e. (2022). Desenvolvimento de um modelo para predição da função renal imediata e função retardada do enxerto após transplante renal com doador falecido utilizando diferentes algoritmos de machine learning (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5148/tde-02052022-100110/NLM
Quinino RM e. Desenvolvimento de um modelo para predição da função renal imediata e função retardada do enxerto após transplante renal com doador falecido utilizando diferentes algoritmos de machine learning [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 12 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5148/tde-02052022-100110/Vancouver
Quinino RM e. Desenvolvimento de um modelo para predição da função renal imediata e função retardada do enxerto após transplante renal com doador falecido utilizando diferentes algoritmos de machine learning [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 12 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5148/tde-02052022-100110/
