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Reduction of platelet outdating and shortage by forecasting demand with statistical learning and deep neural networks : modeling study



Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Maximilian Béla Schilling, B.Sc. RWTH

ImpressumAachen 2022

Umfang14 Seiten : Illustrationen, Diagramme


Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2022


Genehmigende Fakultät
Fak10

Hauptberichter/Gutachter
;

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2022-10-31

Einrichtungen

  1. Institut und Lehrstuhl für Medizinische Informatik (526500-2)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 610

Kurzfassung
online nicht verfügbar


Dokumenttyp
Dissertation / PhD Thesis

Format
print

Sprache
English

Externe Identnummern
HBZ: HT021661992

Interne Identnummern
RWTH-2022-11191
Datensatz-ID: 856872

Beteiligte Länder
Germany

 GO


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Reduction of Platelet Outdating and Shortage by Forecasting Demand With Statistical Learning and Deep Neural Networks: Modeling Study
JMIR medical informatics 10(2), e29978 () [10.2196/29978] special issue: "Decision Support for Health Professionals"  GO OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS



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Document types > Theses > Ph.D. Theses
Faculty of Medicine (Fac.10)
Public records
526500\-2
Publications database

 Record created 2022-12-10, last modified 2023-03-28



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