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J-GLOBAL ID：201902249136982762   Reference number：19A0220778

深層学習に基づく検体検査の時系列データからのネフローゼ発症予測とその予測モデル解釈の試み

Author (13)： YAMAZAKI YOHEI (京大 大学院情報学研究科) ,  HIRAGI SHUSUKE (京大 大学院情報学研究科) ,  HIRAGI SHUSUKE (京大 医 病院) ,  SUGIYAMA OSAMU (京大 医 病院) ,  OTERA SHOSUKE (京大 大学院情報学研究科) ,  OTERA SHOSUKE (京大 医 病院) ,  YAMAMOTO GOSHIRO (京大 医 病院) ,  SASAKI HIROSHI (京大 医 病院) ,  OKAMOTO KAZUYA (京大 大学院情報学研究科) ,  OKAMOTO KAZUYA (京大 医 病院) ,  NAMBU MASAYUKI (京大 医 病院) ,  KURODA TOMOHIRO (京大 大学院情報学研究科) ,  KURODA TOMOHIRO (京大 医 病院)
Material： 医療情報学連合大会プログラム・抄録集
Volume： 38th  Page： 358  Publication year： Nov. 22, 2018 
JST Material Number： F1281A  Document type： Proceedings
Article type： 会議録記事  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *nephrotic syndrome ,...
Semi thesaurus term： recurrent neural network ,...

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JST classification (2)： Urogenital diseases  (GM03000L) ,  Medical information processing  (JE15030Q)

Terms in the title (7)： 深層学習 ,  検体検査 ,  時系列データ ,  ネフローゼ ,  発症予測 ,  予測モデル ,  試み