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    Comparing machine learning screening approaches using clinical data and cytokine profiles for COVID-19 in resource-limited and resource-abundant settings.
    Rashidi, HH ; Ikram, A ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 14 (2024-06-28), Heft 1, S. 14892
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    Identification and validation of 174 COVID-19 vaccine candidate epitopes reveals low performance of common epitope prediction tools.
    Prachar, M ; Justesen, S ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 10 (2020-11-24), Heft 1, S. 20465
    Online academicJournal
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    Exploring post-COVID-19 health effects and features with advanced machine learning techniques.
    Islam, MN ; Islam, MS ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 14 (2024-04-30), Heft 1, S. 9884
    Online academicJournal
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    A proficient approach to forecast COVID-19 spread via optimized dynamic machine learning models.
    Alali, Y ; Harrou, F ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 12 (2022-02-14), Heft 1, S. 2467
    Online academicJournal
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    Machine learning is the key to diagnose COVID-19: a proof-of-concept study.
    Gangloff, C ; Rafi, S ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 11 (2021-03-30), Heft 1, S. 7166
    Online academicJournal
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    A machine learning analysis of the relationship of demographics and social gathering attendance from 41 countries during pandemic.
    Szaszi, B ; Hajdu, N ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 12 (2022-01-14), Heft 1, S. 724
    Online academicJournal
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    Machine learning for emerging infectious disease field responses.
    Chiu, HR ; Hwang, CK ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 12 (2022-01-10), Heft 1, S. 328
    Online academicJournal
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    A machine-learning parsimonious multivariable predictive model of mortality risk in patients with Covid-19.
    Murri, R ; Lenkowicz, J ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 11 (2021-10-27), Heft 1, S. 21136
    Online academicJournal
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    Budget constrained machine learning for early prediction of adverse outcomes for COVID-19 patients.
    Nguyen, S ; Chan, R ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 11 (2021-10-01), Heft 1, S. 19543
    Online academicJournal
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    Comparing COVID-19 risk factors in Brazil using machine learning: the importance of socioeconomic, demographic and structural factors.
    Baqui, P ; Marra, V ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 11 (2021-08-02), Heft 1, S. 15591
    Online academicJournal
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    Machine learning application for the prediction of SARS-CoV-2 infection using blood tests and chest radiograph.
    Du, R ; Tsougenis, ED ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 11 (2021-07-09), Heft 1, S. 14250
    Online academicJournal
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    Predicting lethal courses in critically ill COVID-19 patients using a machine learning model trained on patients with non-COVID-19 viral pneumonia.
    Lichtner, G ; Balzer, F ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 11 (2021-06-24), Heft 1, S. 13205
    Online academicJournal
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    Ensemble machine learning of factors influencing COVID-19 across US counties.
    McCoy, D ; Mgbara, W ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 11 (2021-06-03), Heft 1, S. 11777
    Online academicJournal
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    COVID-Classifier: an automated machine learning model to assist in the diagnosis of COVID-19 infection in chest X-ray images.
    Zargari Khuzani, A ; Heidari, M ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 11 (2021-05-10), Heft 1, S. 9887
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    Observational study on wearable biosensors and machine learning-based remote monitoring of COVID-19 patients.
    Un, KC ; Wong, CK ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 11 (2021-02-23), Heft 1, S. 4388
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    Artificial intelligence predicts the immunogenic landscape of SARS-CoV-2 leading to universal blueprints for vaccine designs.
    Malone, B ; Simovski, B ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 10 (2020-12-23), Heft 1, S. 22375
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  17. Detailansicht für Treffer 17 öffnen
    Vital signs assessed in initial clinical encounters predict COVID-19 mortality in an NYC hospital system.
    Rechtman, E ; Curtin, P ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 10 (2020-12-09), Heft 1, S. 21545
    Online academicJournal
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    Machine learning and phone data can improve targeting of humanitarian aid.
    Aiken, E ; Bellue, S ; et al.
    In: Nature, Jg. 603 (2022-03-01), Heft 7903, S. 864-870
    academicJournal
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    A machine learning model for predicting deterioration of COVID-19 inpatients.
    Noy, O ; Coster, D ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 12 (2022-02-16), Heft 1, S. 2630
    Online academicJournal
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    A machine learning application for raising WASH awareness in the times of COVID-19 pandemic.
    Pandey, R ; Gautam, V ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 12 (2022-01-17), Heft 1, S. 810
    Online academicJournal
    Zugriff:
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