肯尼思·荣格
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2020年–今天
2021 [公元9年] 肯尼思·荣格 , Sehj Kashyap公司 , 阿南德·阿瓦蒂 , 斯蒂芬妮·哈曼 , 希瑟·肖 , 罗恩·C·李 , 玛格丽特·史密斯 , 肯尼·舒姆 , 雅各布·贾维茨 , 尤汉·维特思 , Tina濑户 , 史蒂文·巴格利 , 尼甘·沙阿 :
使预测模型在实践中有用的框架。 美国医学信息学会。 28 ( 6 ) : 1149-1158 ( 2021 ) [j8] 伊桑·斯坦伯格 , 肯尼思·荣格 , 杰森·弗里斯 , 康纳·K·科尔宾 , 斯蒂芬·普福尔 , 尼甘·沙阿 :
语言模型是一种有效的电子病历数据表示学习技术。 J.生物识别。 信息学 113 : 103637 ( 2021 ) 2020 [i6] 伊桑·斯坦伯格 , 肯尼思·荣格 , 杰森·弗里斯 , 康纳·K·科尔宾 , 斯蒂芬·普福尔 , 尼甘·沙阿 :
语言模型是电子病历数据的有效患者表示学习技术。 CoRR公司 abs/2001.05295 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [j7] 肯尼思·荣格 , 西尔维娅·苏达特 , 妮可·昆 , 沃尔特·斯图尔特 , 尼甘·沙阿 :
使用电子健康记录数据预测初级保健人群对晚期疾病或姑息治疗的需求。 J.生物识别。 信息学 92 ( 2019 ) [j6] 胡安·班达 , 阿什什·萨拉朱 , 法希姆·阿巴斯 , 贾斯汀·帕里佐 , 米切尔·帕里亚尼 , 汉娜·伊森 , 埃莉诺·布里斯金 , 汉娜·旺德 , 塞巴斯蒂安·杜布瓦 , 肯尼思·荣格 , 赛斯·A·迈尔斯 , 丹尼尔·雷德 , 约瑟夫·莱德 , 迈克尔·F·穆雷 , 凯利·D·迈尔斯 , 凯瑟琳·威利门 , 尼甘·沙阿 , 约书亚·W·诺尔斯 :
使用机器学习发现健康系统中家族性高胆固醇血症的漏诊病例。 npj数字。 医学 2 ( 2019 ) 【c6】 黛西·伊丁 , 克洛伊·辛普森 , 斯蒂芬·普福尔 , 戴夫·凯尔 , 肯尼思·荣格 , 尼甘·沙阿 :
利用电子健康记录数据进行多任务学习的有效性。 PSB公司 2019 : 18-29 【c5】 阿南德·阿瓦蒂 , Tony Duan(托尼·段) , 沙龙·周 , 肯尼思·荣格 , 尼甘·沙阿 , 恩吉 :
倒计时回归:精确和校准的生存预测。 阿拉伯联合酋长国 2019 : 145-155 2018 [j5] 阿南德·阿瓦蒂 , 肯尼思·荣格 , 斯蒂芬妮·哈曼 , 兰斯·唐宁 , 恩吉 , 尼甘·沙阿 :
通过深入学习改进姑息治疗。 BMC医学信息学决策。 制造商。 18 ( S-4系列 ) : 55-64 ( 2018 ) [i5] 阿南德·阿瓦蒂 , Tony Duan(托尼·段) , 肯尼思·荣格 , 尼甘·沙阿 , 恩吉 :
倒计时回归:精确和校准的生存预测。 CoRR公司 abs/1806.08324 ( 2018 ) [i4] 黛西·伊丁 , 克洛伊·辛普森 , 斯蒂芬·普福尔 , 戴夫·凯尔 , 肯尼思·荣格 , 尼甘·沙阿 :
利用电子健康记录数据进行多任务学习的有效性。 CoRR公司 abs/1808.03331 ( 2018 ) [i3] 阿南德·阿瓦蒂 , 斯蒂芬·普福尔 , Chris Lin(克里斯·林) , Thao Nguyen先生 , 孟张(Meng Zhang) , 菲利普·黄 , 杰西卡·韦茨通 , 肯尼思·荣格 , 恩吉 , 尼甘·沙阿 :
使用电子健康记录预测住院患者出院优先级。 CoRR公司 abs/1812.00371 ( 2018 ) 2017 【c4】 阿南德·阿瓦蒂 , 肯尼思·荣格 , 斯蒂芬妮·哈曼 , 兰斯·唐宁 , 恩吉 , 尼甘·沙阿 :
通过深入学习改进姑息治疗。 BIBM公司 2017 : 311-316 【c3】 塞巴斯蒂安·杜布瓦 , 纳撒内尔·罗曼诺 , 肯尼思·荣格 , 尼甘·沙阿 , 大卫·C·凯尔 :
电子健康记录数据中迁移学习的有效性。 ICLR(车间) 2017 [i2] 塞巴斯蒂安·杜布瓦 , 纳撒内尔·罗曼诺 , 尼甘·沙阿 , 肯尼思·荣格 :
从临床笔记中学习有效表达。 CoRR公司 腹肌/1705.07025 ( 2017 ) [i1] 阿南德·阿瓦蒂 , 肯尼思·荣格 , 斯蒂芬妮·哈曼 , 兰斯·唐宁 , 恩吉 , 尼甘·沙阿 :
通过深度学习改善姑息治疗。 CoRR公司 腹肌/1711.06402 ( 2017 ) 2016 【c2】 罗希特·瓦希施特 , 肯尼思·荣格 , 尼甘·沙阿 :
从临床数据仓库学习2型糖尿病的有效治疗途径。 AMIA公司 2016 2015 【j4】 肯尼思·荣格 , Paea LePendu公司 , 斯里尼瓦桑·伊耶 , 安娜·鲍尔·梅伦 , 贝萨尼·珀夏 , 尼甘·沙阿 :
用于数据挖掘任务的现成文本挖掘工具的功能评估。 美国医学信息学会。 22 ( 1 ) : 121-131 ( 2015 ) [j3] 关王(Guan Wang) , 肯尼思·荣格 , 雷纳·温恩伯格(Rainer Winnenburg) , 尼甘·沙阿 :
从临床笔记中系统发现药物不良事件的方法。 美国医学信息学会。 22 ( 6 ) : 1196-1204 ( 2015 ) [注2] 肯尼思·荣格 , 尼甘·沙阿 :
非平稳性对EHR预测建模的影响。 J.生物识别。 信息学 58 : 168-174 ( 2015 ) 2013 【c1】 尼甘·沙阿 , Paea LePendu公司 , 安娜·鲍尔·梅伦 , 斯里尼瓦桑·伊耶 , 肯尼思·荣格 , 泰勒·科尔 , Rave Harpaz公司 :
从非结构化临床笔记中学习基于实践的证据。 AMIA公司 2013 2012 [j1] 迈克尔·D·泰卡 , 肯尼思·荣格 , 大卫·贝克 :
在高度并行计算机上使用快速循环构建和批量最小化对蛋白质构象空间进行高效采样。 J.计算。 化学。 33 ( 31 ) : 2483-2491 ( 2012 )
合著者索引
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