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J-GLOBAL ID：202302277254927033   整理番号：23A0538666

DPCデータを用いた心不全患者のリスク層別化を行う機械学習モデルの開発

著者 (10件)： 遠山岳詩 (九大 病院 ARO次世代医療セ) ,  井手友美 (九大 大学院医学研究院 循環器内科学分野) ,  池田昌隆 (九大 大学院医学研究院 循環器内科学分野) ,  加来秀隆 (九大 大学院医学研究院 循環器内科学分野) ,  円山信之 (九大 大学院医学研究院 循環器内科学分野) ,  松島将士 (九大 大学院医学研究院 循環器内科学分野) ,  船越公太 (九大 病院 ARO次世代医療セ) ,  岸本淳司 (九大 病院 ARO次世代医療セ) ,  戸高浩司 (九大 病院 ARO次世代医療セ) ,  筒井裕之 (九大 大学院医学研究院 循環器内科学分野)
資料名： 日本心不全学会学術集会プログラム・抄録集  (日本心不全学会学術集会抄録集)
巻： 26th  ページ： 247  発行年： 2022年 
JST資料番号： F1322A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 会議録記事  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

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シソーラス用語： *データ ,...
準シソーラス用語： *DPCデータ

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分類 (2件)： 循環系の疾患  (GJ03000C) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： DPCデータ ,  心不全 ,  患者 ,  リスク層別化 ,  機械学習モデル ,  開発