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J-GLOBAL ID：202302237846944651   整理番号：23A3218651

Random survival forest法を用いた機械学習による術後予後予測の有用性に関する検討:生存時間解析における古典的Cox比例ハザードモデルとの比較と課題

著者 (14件)： 保坂到 (札幌医大 心臓血管外科) ,  田中希尚 (札幌医大 医 循環器・腎臓・代謝内分泌内科) ,  秋山幸功 (札幌医大 医 脳神経外科) ,  佐藤亮太 (札幌医大 医 脳神経外科) ,  森和真 (札幌医大 医 循環器・腎臓・代謝内分泌内科) ,  小川俊史 (札幌医大 医 循環器・腎臓・代謝内分泌内科) ,  梅津新矢 (札幌医大 医 眼科) ,  遠藤圭佑 (札幌医大 医 循環器・腎臓・代謝内分泌内科) ,  三上拓真 (札幌医大 心臓血管外科) ,  佐藤達也 (札幌医大 医 循環器・腎臓・代謝内分泌内科) ,  梅田璃子 (砂川市病院 心臓血管外科) ,  宇塚武司 (砂川市病院 心臓血管外科) ,  古橋眞人 (札幌医大 医 循環器・腎臓・代謝内分泌内科) ,  川原田修義 (札幌医大 心臓血管外科)
資料名： 日本胸部外科学会定期学術集会(Web)
巻： 76th  ページ： ROMBUNNO.CSY3-4 (WEB ONLY)  発行年： 2023年 
JST資料番号： U1546A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 【背景】人工知能(AI)による機械学習は,コンピューターの高...

シソーラス用語： *計算機アルゴリズム ,...
準シソーラス用語： ボディマスインデックス ,...

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分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  循環系疾患の外科療法  (GJ05030X)

タイトルに関連する用語 (7件)： 機械学習 ,  術後 ,  予後予測 ,  有用性 ,  生存 ,  時間解析 ,  Cox比例ハザードモデル