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Bringing Artificial Intelligence From the Bench to the Bedside: Creating an End-To-End De-Identified Pipeline for Echocardiography - 28/07/24

Doi : 10.1016/j.hlc.2024.06.547 
S. Nanayakkara 1, 2, 3, A. Comella 1, D. Kaye 1, 2, 3, S. Chaousis 4, W. Lutz 4, K. Ross 4, Z. Jensen 4, S. Potums 4
1 Alfred Hospital, Melbourne, Vic, Australia 
2 Monash Alfred Baker Centre for Cardiovascular Research, Melbourne, Vic, Australia 
3 Baker Heart and Diabetes Institute, Melbourne, Vic, Australia 
4 Datarwe, Gold Coast, Qld, Australia 

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Vol 33 - N° S4

P. S378-S379 - agosto 2024 Ritorno al numero
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  • Artificial Intelligence Models can Accurately Predict Reduced Ejection Fraction From History, Examination, and ECG Findings Alone in Patients Presenting With Cardiac Symptoms
  • B. Chalmers
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  • T. Tran, V. Joseph, L. Smith, A. Hopkins, S. Lo, A. Hennessy, C. Juergens, H. Dimitri, R. Rajaratnam, J. French, U. Pramawardhana, T. Badie, J. Otton, E. Shaw, A. Lee, S. Fathieh, D. Akrawi, I. Shugman, K. Nguyen, Y. Guo

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