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J-GLOBAL ID：202602233438291707   整理番号：26A0151941

健診ビッグデータ×AI解析の新機軸-SHAP値変換を応用したSupervised clusteringによる疾患ハイリスクグループの同定と予後予測-

著者 (8件)： 保坂到 (札幌医大 外科 心臓血管外科学分野) ,  田中希尚 (札幌医大 内科 循環病態内科学分野) ,  佐藤達也 (札幌医大 内科 循環病態内科学分野) ,  秋山幸功 (札幌医大 脳神経外科) ,  椎久哉良 (帯広病院 心臓血管外科) ,  伊庭裕 (札幌医大 外科 心臓血管外科学分野) ,  塙なぎさ (渓仁会 円山クリニック) ,  古橋眞人 (札幌医大 内科 循環病態内科学分野)
資料名： 脈管学(Web)  (Journal of Japanese College of Angiology (Web))
巻： 65  号： Supplement  ページ： S162(J-STAGE)  発行年： 2025年 
JST資料番号： U0415A  ISSN： 1880-8840  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： CKM症候群 ,...

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分類 (1件)： 循環系の臨床医学一般  (GJ01030V)

タイトルに関連する用語 (10件)： 健診 ,  ビッグデータ ,  AI ,  解析 ,  応用 ,  疾患 ,  ハイリスク ,  グループ ,  同定 ,  予後予測