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J-GLOBAL ID：201802221530926053   整理番号：18A0447369

医療データ解析による脳梗塞の再発のためのパネルデータ予測モデル【Powered by NICT】

The panel data predictive model for recurrence of cerebral infarction with health care data analysis

著者 (4件)： Li Xiaohan (School of Reliability and System Engineering, Beihang University, Beijing, China, 100191) ,  Chang Wenbing (School of Reliability and System Engineering, Beihang University, Beijing, China, 100191) ,  Zhou Shenghan (School of Reliability and System Engineering, Beihang University, Beijing, China, 100191) ,  Wei Fajie (School of Economics and Management, Beihang University, Beijing, China, 100191)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IEEM  ページ： 2380-2385  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： パネルデータ回帰法によるヘルスケアシステムから脳梗塞入院患者の診断データを解析することにより脳梗塞の再発のための予測モデルを開発した。脳梗塞は高い罹患率,高障害と死亡率が高い。は高い再発率を持っている。再発患者の死亡率はその最初の開始よりはるかに高かった。は予測結果に基づく標的防止対策の実施を意味する死亡率と無効を効果的に減少させる可能性がある。最初に,本論文では,脳梗塞再発の可能性のある因子を解析した。研究はパネル回帰法による初期予測モデルを構築した。最後に,提案したモデルは予測効果を示す経験的研究により検証した。予測結果の精度は,提案したモデルが実行可能であることを示唆する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *パネル ,  死亡率 ,  *脳梗塞 ,  患者 ,  *再発 ,  *データ解析 ,  *予測モデル ,  *予測
準シソーラス用語： 防止対策 ,  再発率 ,  入院患者 ,  *パネルデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 循環系の疾患  (GJ03000C) ,  循環系疾患の薬物療法  (GJ05020M) ,  神経系の疾患  (GN03000O) ,  循環系の臨床医学一般  (GJ01030V)

タイトルに関連する用語 (6件)： 医療 ,  データ解析 ,  脳梗塞 ,  再発 ,  パネルデータ ,  予測モデル