SePaMiM – an online tool for analyzing course-of-disease data in German cancer registries using CQL

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SePaMiM – an online tool for analyzing course-of-disease data in German cancer registries using CQL

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All authors

Kolja Blohm, David Korfkamp, Christian Lüpkes, Andreas Hein

Booktitle

68. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS)

Publishing date

2023

Type of Publication

inproceedings

Publisher

German Medical Science GMS Publishing House

Organization

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

Projects

SePaMiM
Sequential Pattern Mining und Pattern Matching von Krankheits- und Behandlungsverläufen für klinische Krebsregister

Doi