Projektdetaljer
Beskrivelse
RELIP-projektet vil udvikle en algoritme, der gør det muligt at udnytte de allerede eksisterende oplysninger i journalen til at sikre en tidlig identifikation af et problematisk og komplicerende alkoholforbrug blandt indlagte patienter. Målet med projektet er dels at udvikle en klinisk relevant platform for personalet til at foretage tidlig intervention overfor alkoholproblemer, dels at udvikle og afprøve en model for, hvordan man generelt kan udnytte allerede indsamlede journaldata på en relevant måde til at informere personalet om patientsymptomer uden at det medfører øget tidsforbrug eller øget dokumentationsindsamling.
| Status | Afsluttet |
|---|---|
| Effektiv start/slut dato | 01/05/2018 → 31/12/2021 |
Fingerprint
Udforsk forskningsemnerne, som dette projekt berører. Disse etiketter er oprettet på grundlag af de underliggende bevillinger/legater. Sammen danner de et unikt fingerprint.
Relaterede publikationer
- 2 Konferencebidrag i proceedings
-
A Predictive Machine Learning Model to Determine Alcohol Use Disorder
Ebrahimi, A., Wiil, U. K., Andersen, K., Mansourvar, M. & Nielsen, A. S., 2020, 2020 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC). IEEE, 7 s. (Proceedings - IEEE Symposium on Computers and Communications, Bind 2020-July).Publikation: Kapitel i bog/rapport/konference-proceeding › Konferencebidrag i proceedings › Forskning › peer review
Åben adgangFil322 Downloads (Pure) -
The Prediction of Alcohol Use Disorder: A Scoping Review
Ebrahimi, A., Nielsen, A. S., Wiil, U. K. & Mansourvar, M., 2019, Proceedings of the 2019 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC). IEEE, s. 1062-1067 (Proceedings - IEEE Symposium on Computers and Communications).Publikation: Kapitel i bog/rapport/konference-proceeding › Konferencebidrag i proceedings › Forskning › peer review