机器学习
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使用深度学习预测静脉造影剂注射后急性肾损伤:预测模型开发研究
Donghwan云，Semin曹，金永哲，金东基，Kook-Hwan哦，权旭珠，金妍秀，韩承锡
JMIR Med Inform 2021年(10月1日);9 (10): e27177
基于机器学习围手术期因素的非心脏手术后心肌损伤患者死亡率的可预测性:回顾性研究
徐廷信，Jungchan公园，Seung-Hwa李，Kwangmo杨，来雄公园
JMIR Med Inform 2021(10月14日);9 (10): e32771
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索汉姆Dasgupta，Aishwarya Jayagopal，林俊宏，Ragunathan Mariappan，Vaibhav Rajan
JMIR Med Inform 2021(10月25日);9 (10): e32730
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本体、分类和编码
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伤口护理国际语义标准的表达:将腿部溃疡标准化项目集映射到医学-临床术语的系统化命名
Jens Husers，Mareike Przysucha，莫里茨Esdar，瑞典麦芽约翰，乌苏拉·赫塔Hübner
JMIR Med Inform 2021(10月06日);9 (10): e31980
常规护理和临床研究中有意义的中风记录的常见数据元素:回顾性数据分析
莎拉Berenspohler，Jens Minnerup，马丁Dugas，朱利安Varghese
JMIR Med Inform 2021(10月12日);9 (10): e27396
大数据
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用基于变压器的机器学习模型对疫苗信心进行分类:推特话语中疫苗情绪的细微差别分析
Per E Kummervold，山姆·马丁，莎拉达达，Eliz Kilich，Chermain丹尼，波林·帕特森，海蒂·J·拉森
JMIR Med Inform 2021年(10月08日);9 (10): e29584
可自由支配的勘误表
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更正:鉴定患者数据和生物标本可用性的三种可行性工具的评估:比较可用性研究
克里斯蒂娜Schuttler，汉斯普罗科什，马丁Sedlmayr，碧然德Sedlmayr
JMIR Med Inform 2021年(10月08日);9 (10): e33105
工具，程序和算法
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为问题导向的医疗记录建立共享、可扩展和可持续的资源:发展研究
克利斯朵夫Gaudet-Blavignac，安德里亚Rudaz，基督教洛维斯
JMIR Med Inform 2021(10月13日);9 (10): e29174
评论
浏览“评论”电子收藏主题:医学信息学与COVID-19
“专题:医疗信息学与COVID-19”电子资料集
在COVID-19大流行期间利用电子健康记录和计算机化供应商订单输入数据进行资源管理:决策树的开发
洪绍鲁，劳拉·M·费尔金斯，杰森·Y·帕克，Dinesh Rakheja，杰斐逊花呢，克里斯托弗·孟，王文杰，六岁的Vineeta米塔尔四岁，克里斯托弗·莱曼，迈克尔·E·塞伯特
JMIR Med Inform 2021(10月18日);9 (10): e32303