Piotr Jaroslaw Chmura
Videnskabelig programmør
Brunak Group
Blegdamsvej 3, 2200 København N., 06 Bygning 6, Bygning: 06-2-21
- Udgivet
A deep learning algorithm to predict risk of pancreatic cancer from disease trajectories
Placido, D., Yuan, B., Hjaltelin, J. X., Zheng, C., Haue, A. D., Chmura, P. J., Yuan, C., Kim, J., Umeton, R., Antell, G., Chowdhury, A., Franz, A., Brais, L., Andrews, E., Marks, D. S., Regev, A., Ayandeh, S., Brophy, M. T., Do, N. V., Kraft, P. & 5 flere, , 2023, I: Nature Medicine. 29, s. 1113-1122Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Classification of Left and Right Coronary Arteries in Coronary Angiographies Using Deep Learning
Eschen, Christian Kim, Banasik, Karina, Christensen, Alex Hørby, Chmura, Piotr Jaroslaw, Pedersen, F., Køber, Lars Valeur, Engstrøm, Thomas, Dahl, A. B., Brunak, Søren & Bundgård, Henning, 2022, I: Electronics (Switzerland). 11, 13, 9 s., 2087.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Community curation of bioinformatics software and data resources
Ison, J., Ménager, H., Brancotte, B., Jaaniso, E., Salumets, A., Raček, T., Lamprecht, A. L., Palmblad, M., Kalaš, M., Chmura, Piotr Jaroslaw, Hancock, J. M., Schwämmle, V. & Ienasescu, H. I., 2020, I: Briefings in Bioinformatics. 21, 5, s. 1697-1705 9 s.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
DanMAC5: a browser of aggregated sequence variants from 8,671 whole genome sequenced Danish individuals
Banasik, K., Møller, P. L., Techlo, T. R., Holm, P. C., Walters, G. B., Ingason, A., Rosengren, A., Rohde, P. D., Kogelman, L. J. A., Westergaard, D., Siggaard, T., Chmura, P. J., Chalmer, M. A., Magnússon, Ó., Þórisson, G., Stefánsson, H., Guðbjartsson, D. F., Stefánsson, K., Olesen, J., Winther, S. & 5 flere, , 2023, I: BMC Genomic Data. 24, 1, 4 s., 30.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Kommentar/debat › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Discovery of drug-omics associations in type 2 diabetes with generative deep-learning models: [with Author Correction]
Allesøe, R. L., Lundgaard, A. T., Hernández Medina, R., Aguayo-Orozco, A., Johansen, J., Nissen, J. N., Brorsson, C., Mazzoni, G., Niu, L., Biel, J. H., Brasas, V., Webel, H., Benros, M. E., Pedersen, A. G., Chmura, P. J., Jacobsen, U. P., Mari, A., Koivula, R., Mahajan, A., Vinuela, A. & 31 flere, , 2023, I: Nature Biotechnology. 41, 3, s. 399–408 18 s.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Discrete-time survival analysis in the critically ill: a deep learning approach using heterogeneous data
Thorsen-Meyer, H., Placido, Davide, Kaas-Hansen, Benjamin Skov, Nielsen, A. P., Lange, Theis, Nielsen, A. B., Toft, P., Schierbeck, J., Strøm, T., Chmura, Piotr Jaroslaw, Heimann, M., Belling, K., Perner, Anders & Brunak, Søren, 2022, I: npj Digital Medicine. 5, 10 s., 142.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Dynamic and explainable machine learning prediction of mortality in patients in the intensive care unit: a retrospective study of high-frequency data in electronic patient records
Thorsen-Meyer, H., Nielsen, A. B., Nielsen, A. P., Kaas-Hansen, Benjamin Skov, Toft, P., Schierbeck, J., Strøm, T., Chmura, Piotr Jaroslaw, Heimann, M., Dybdahl, L., Spangsege, L., Hulsen, P., Belling, K., Brunak, Søren & Perner, Anders, 2020, I: The Lancet Digital Health. 2, 4, s. e179–91 13 s.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Finding Ophthalmic Risk and Evaluating the Value of Eye exams and their predictive Reliability (FOREVER)—A cohort study in a Danish high street optician setting: Design and methodology
Freiberg, J., Rovelt, J., Gazzard, G., Cour, M. L., Kolko, M., Torp‐Pedersen, C., Benn, M., Brunak, S., Cour, M. L., Tolstrup, J., Toft‐Petersen, A. P., Burgdorf, K. S., Banasik, K., Chmura, P. J., Freiberg, J., Rovelt, J., Thornit, D. N., Foster, P., Gazzard, G., Crabb, D. P. & 4 flere, , 2024, I: Acta Ophthalmologica. 102, 1, s. 80-90 11 s.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Gene expression signature predicts rate of type 1 diabetes progression
Suomi, T., Starskaia, I., Kalim, U. U., Rasool, O., Jaakkola, M. K., Grönroos, T., Välikangas, T., Brorsson, C., Mazzoni, G., Bruggraber, S., Overbergh, L., Dunger, D., Peakman, M., Chmura, P., Brunak, S., Schulte, A. M., Mathieu, C., Knip, M., Lahesmaa, R., Elo, L. L. & 4 flere, , 2023, I: EBioMedicine. 92, 18 s., 104625.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
High-throughput sequencing of circulating plasma microRNAs in newly diagnosed type 1 diabetes identifies four different patient clusters
Sebastiani, G., Grieco, G. E., Fignani, D., Chmura, Piotr Jaroslaw, Brorsson, C. A., Bruggraber, S., Pugliese, A., Evans-Molina, C., Knip, M., Peakman, M., Schulte, A. M., Brunak, Søren, Dunger, D. B., Mathieu, C. & Dotta, F., 2020, I: Diabetologia. 63, Suppl. 1, s. S160 1 s.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Konferenceabstrakt i tidsskrift › Forskning
ID: 233701104
Flest downloads
-
235
downloads
Survival prediction in intensive-care units based on aggregation of long-term disease history and acute physiology: a retrospective study of the Danish National Patient Registry and electronic patient records
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet -
144
downloads
The bio.tools registry of software tools and data resources for the life sciences
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Letter › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet -
79
downloads
Dynamic and explainable machine learning prediction of mortality in patients in the intensive care unit: a retrospective study of high-frequency data in electronic patient records
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet