Utilize este identificador para referenciar este registo:
https://hdl.handle.net/10316/103994| Título: | Big data and machine learning to tackle diabetes management | Autor: | Pina, Ana F Meneses, Maria João Sousa-Lima, Inês Henriques, Roberto Raposo, João F Macedo, Maria Paula |
Palavras-chave: | big data; cluster analysis; diabetes; machine learning | Data: | 17-Out-2022 | Projeto: | PD/BD/136887/2018 PTDC/MEC-MET/29314/2017 PTDC/BIM-MET/2115/2014 UIDB/Multi/04462/2020 mtFOIE GRAS (734719) |
Volume: | 53 | Número: | 1 | Resumo: | Type 2 Diabetes (T2D) diagnosis is based solely on glycaemia, even though it is an endpoint of numerous dysmetabolic pathways. Type 2 Diabetes complexity is challenging in a real-world scenario; thus, dissecting T2D heterogeneity is a priority. Cluster analysis, which identifies natural clusters within multidimensional data based on similarity measures, poses a promising tool to unravel Diabetes complexity. | URI: | https://hdl.handle.net/10316/103994 | ISSN: | 0014-2972 1365-2362 |
DOI: | 10.1111/eci.13890 | Direitos: | embargoedAccess |
| Aparece nas coleções: | I&D CNC - Artigos em Revistas Internacionais |
Ficheiros deste registo:
| Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| BigDataandMachineLearning.pdf | 1.24 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
Citações WEB OF SCIENCETM
1
Visto em 2/mai/2023
Visualizações de página
67
Visto em 8/mai/2024
Downloads
17
Visto em 8/mai/2024
Google ScholarTM
Verificar
Altmetric
Altmetric
Este registo está protegido por Licença Creative Commons
