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J-GLOBAL ID：202102256674478518   整理番号：21A1053860

機械学習を用いた心停止後症候群の予測及び影響する特徴因子の検討

著者 (9件)： 横堀將司 (日本医大 病院 救命救急科) ,  五十嵐豊 (日本医大 病院 救命救急科) ,  恩田秀賢 (日本医大 病院 救命救急科) ,  中江竜太 (日本医大 病院 救命救急科) ,  布施明 (日本医大 病院 救命救急科) ,  横田裕行 (日本医大 病院 救命救急科) ,  小川慧 (東京理大) ,  田中秀典 (東京理大) ,  大和田勇人 (東京理大)
資料名： Journal of Japan Society of Neurological Emergencies & Critical Care (Web)  (Journal of Japan Society of Neurological Emergencies & Critical Care (Web))
巻： 33  号： 1 (冊子)  ページ： 40  発行年： 2020年10月26日 
JST資料番号： U1841A  ISSN： 2433-1600  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 会議録記事  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： ヒト ,...
準シソーラス用語： *神経バイオマーカー ,...

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分類 (4件)： 応急処置  (GC03014I) ,  神経系の疾患  (GN03000O) ,  循環系の疾患  (GJ03000C) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  心停止後症候群 ,  予測 ,  因子