Artwork

İçerik ACIF / Chase Parsons tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan ACIF / Chase Parsons veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.
Player FM - Podcast Uygulaması
Player FM uygulamasıyla çevrimdışı Player FM !

#S3E7: Making Machine Learning Models Clinically Useful with Dr. Karandeep Singh

56:08
 
Paylaş
 

Fetch error

Hmmm there seems to be a problem fetching this series right now. Last successful fetch was on October 13, 2022 15:48 (2y ago)

What now? This series will be checked again in the next day. If you believe it should be working, please verify the publisher's feed link below is valid and includes actual episode links. You can contact support to request the feed be immediately fetched.

Manage episode 308354282 series 1395779
İçerik ACIF / Chase Parsons tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan ACIF / Chase Parsons veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.
In this episode, podcast co-hosts Mackenzie Hofford (2nd year CI fellow, Washington University in St. Louis), Ed Kalpas (2nd year CI fellow, HonorHealth), and Jayson Marwaha (informatics postdoc, Harvard Medical School) chat with Dr. Karandeep Singh about responsible development, implementation, and evaluation of machine learning models in the context of his recent work examining the Epic Sepsis Model. Dr. Singh is an Assistant Professor of Learning Health Sciences, Internal Medicine, Urology, and Information at the University of Michigan, and is a widely-recognized leader in bringing machine learning models to the bedside. Links to Dr. Singh's recent work: - JAMA Internal Medicine paper on the Epic Sepsis Model: https://bit.ly/3pgP6Yd - R/Medicine Conference Keynote Speech (Aug 2021): https://youtu.be/l71wLKUr26E
  continue reading

26 bölüm

Artwork
iconPaylaş
 

Fetch error

Hmmm there seems to be a problem fetching this series right now. Last successful fetch was on October 13, 2022 15:48 (2y ago)

What now? This series will be checked again in the next day. If you believe it should be working, please verify the publisher's feed link below is valid and includes actual episode links. You can contact support to request the feed be immediately fetched.

Manage episode 308354282 series 1395779
İçerik ACIF / Chase Parsons tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan ACIF / Chase Parsons veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.
In this episode, podcast co-hosts Mackenzie Hofford (2nd year CI fellow, Washington University in St. Louis), Ed Kalpas (2nd year CI fellow, HonorHealth), and Jayson Marwaha (informatics postdoc, Harvard Medical School) chat with Dr. Karandeep Singh about responsible development, implementation, and evaluation of machine learning models in the context of his recent work examining the Epic Sepsis Model. Dr. Singh is an Assistant Professor of Learning Health Sciences, Internal Medicine, Urology, and Information at the University of Michigan, and is a widely-recognized leader in bringing machine learning models to the bedside. Links to Dr. Singh's recent work: - JAMA Internal Medicine paper on the Epic Sepsis Model: https://bit.ly/3pgP6Yd - R/Medicine Conference Keynote Speech (Aug 2021): https://youtu.be/l71wLKUr26E
  continue reading

26 bölüm

כל הפרקים

×
 
Loading …

Player FM'e Hoş Geldiniz!

Player FM şu anda sizin için internetteki yüksek kalitedeki podcast'leri arıyor. En iyi podcast uygulaması ve Android, iPhone ve internet üzerinde çalışıyor. Aboneliklerinizi cihazlar arasında eş zamanlamak için üye olun.

 

Hızlı referans rehberi