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文献
J-GLOBAL ID：202002285503802585
整理番号：20A2004798
機械学習モデルを用いたリアルタイムデータ解析は成功した膣分娩の予測を有意に改善する【JST・京大機械翻訳】
Real-time data analysis using a machine learning model significantly improves prediction of successful vaginal deliveries
Guedalia Joshua
(The Mina & Everard Goodman Faculty of Life Sciences, Bar-Ilan University, Ramat Gan, Israel)
,
Lipschuetz Michal
(The Mina & Everard Goodman Faculty of Life Sciences, Bar-Ilan University, Ramat Gan, Israel)
,
Lipschuetz Michal
(Division of Obstetrics and Gynecology, Hadassah Hebrew University Medical Center, Jerusalem, Israel)
,
Novoselsky-Persky Michal
(Division of Obstetrics and Gynecology, Hadassah Hebrew University Medical Center, Jerusalem, Israel)
,
Cohen Sarah M.
(Division of Obstetrics and Gynecology, Hadassah Hebrew University Medical Center, Jerusalem, Israel)
,
Rottenstreich Amihai
(Division of Obstetrics and Gynecology, Hadassah Hebrew University Medical Center, Jerusalem, Israel)
,
Levin Gabriel
(Division of Obstetrics and Gynecology, Hadassah Hebrew University Medical Center, Jerusalem, Israel)
,
Yagel Simcha
(Division of Obstetrics and Gynecology, Hadassah Hebrew University Medical Center, Jerusalem, Israel)
,
Unger Ron
(The Mina & Everard Goodman Faculty of Life Sciences, Bar-Ilan University, Ramat Gan, Israel)
,
Sompolinsky Yishai
(Division of Obstetrics and Gynecology, Hadassah Hebrew University Medical Center, Jerusalem, Israel)
資料名：
American Journal of Obstetrics and Gynecology
(American Journal of Obstetrics and Gynecology)
巻： 223 号： 3 ページ： 437.e1-437.e15 発行年： 2020年
JST資料番号： H0702A ISSN： 0002-9378 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： オランダ (NLD) 言語： 英語 (EN)
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