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Interpreting clinical latent representations using autoencoders and probabilistic models., , , und . Artif. Intell. Medicine, (2021)Clinical Synthetic Data Generation to Predict and Identify Risk Factors for Cardiovascular Diseases., , , , , , , und . Poly/DMAH@VLDB, Volume 13814 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 75-91. Springer, (2022)Data-Driven Visual Characterization of Patient Health-Status Using Electronic Health Records and Self-Organizing Maps., , , , und . IEEE Access, (2020)Data-driven cardiovascular risk prediction and prognosis factor identification in diabetic patients., , , , , und . BHI, Seite 1-4. IEEE, (2022)Characterizing Cardiovascular Risk Through Unsupervised and Interpretable Techniques., , und . IDEAL, Volume 13756 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 22-30. Springer, (2022)On the Use of Generative Adversarial Networks to Predict Health Status Among Chronic Patients., , , , und . HEALTHINF, Seite 167-178. SCITEPRESS, (2023)Learning and visualizing chronic latent representations using electronic health records., , , und . BioData Min., (2022)