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doi:10.22028/D291-44701 | Titel: | Artificial Intelligence-Derived Risk Prediction: A Novel Risk Calculator Using Office and Ambulatory Blood Pressure |
| VerfasserIn: | Guimarães, Pedro Keller, Andreas Böhm, Michael Lauder, Lucas Fehlmann, Tobias Ruilope, Luis M. Vinyoles, Ernest Gorostidi, Manuel Segura, Julián Ruiz-Hurtado, Gema Staplin, Natalie Williams, Bryan de la Sierra, Alejandro Mahfoud, Felix |
| Sprache: | Englisch |
| Titel: | Hypertension |
| Bandnummer: | 82 (2025) |
| Heft: | 1 |
| Seiten: | 46-56 |
| Verlag/Plattform: | Wolters Kluwer |
| Erscheinungsjahr: | 2024 |
| Freie Schlagwörter: | blood pressure artificial intelligence machine learning neural networks, computer risk factors |
| DDC-Sachgruppe: | 610 Medizin, Gesundheit |
| Dokumenttyp: | Journalartikel / Zeitschriftenartikel |
| DOI der Erstveröffentlichung: | 10.1161/HYPERTENSIONAHA.123.22529 |
| URL der Erstveröffentlichung: | https://doi.org/10.1161/HYPERTENSIONAHA.123.22529 |
| Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291--ds-447011 hdl:20.500.11880/39814 http://dx.doi.org/10.22028/D291-44701 |
| ISSN: | 1524-4563 0194-911X |
| Datum des Eintrags: | 18-Mär-2025 |
| Bezeichnung des in Beziehung stehenden Objekts: | Supplemental Material |
| In Beziehung stehendes Objekt: | https://www.ahajournals.org/doi/suppl/10.1161/HYPERTENSIONAHA.123.22529/suppl_file/hyp_hype-2023-22529-t_supp2.docx |
| Fakultät: | M - Medizinische Fakultät |
| Fachrichtung: | M - Innere Medizin M - Medizinische Biometrie, Epidemiologie und medizinische Informatik |
| Professur: | M - Prof. Dr. Michael Böhm M - Univ.-Prof. Dr. Andreas Keller |
| Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
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