[3-G-3-04] 行列因子分解を使用した個別患者ごとの疾病予測およびリレーショナルデータマイニング

*Yuki Sumiya¹, Kazuhide Nakata¹, Atsuyoshi Matsuda², Kenji Araki³ (1. 東京工業大学工学院, 2. 株式会社ログビー, 3. 宮崎大学医学部附属病院病院IR部)

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[3-G-3-05] 時系列マイニングによる多量の医療データを用いた医療プロセスの可視化

*Tomoyoshi Yamazaki¹, Ryousuke Matsuo¹, taisuke Ogawa¹, Kenji Araki¹, HieuHanh Lei², Haruo Yokota² (1. 宮崎大学医学部附属病院　IR部, 2. 東京工業大学情報理学院)

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[3-G-3-06] 感染症数理モデルを用いたCOVID-19院内感染発生時の感染拡大シミュレーションに関する検証

*Ryuichiro Ueda¹, Ayato Goto², kita Ryuki², Yamashina Hiroko³, ogasawara katsuhiko³ (1. 北海道大学大学院保健科学院, 2. 北海道大学医学部保健学科, 3. 北海道大学大学院保健科学大学院)

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[3-D-4-01] 個人の健康計測データを用いた効率的な介入方法の検討

*Akina Sakou¹, HIrohito Watanabe², Jin Miyoshi², Takuya Nishimizu², Tadamasa Takemura¹ (1. 兵庫県立大学大学院応用情報科学研究科, 2. 阪急阪神ホールディングス株式会社)

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[3-D-4-02] 日医健診標準フォーマットの導入について

*Fumiaki Ogino¹ (1. 埼玉県済生会川口総合病院健診センター)

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[3-D-4-03] 死因統計の精度と効率性の向上に向けた我が国の原死因確定課題の抽出

*Tomoya Myojin^1,2, Hitomi Oigawa⁴, Rina Kagawa³, Tomoaki Imamura¹, Takeshi Imai⁵ (1. 奈良県立医科大学　公衆衛生学講座, 2. 奈良県立医科大学　病理診断学講座, 3. 筑波大学医学医療系　医療情報マネジメント学, 4. 奈良県立医科大学　ＭＢＴ学講座, 5. 東京大学大学院医学系研究科　疾患生命工学センター)

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[3-D-4-04] 原死因確定プロセスにおけるIRISの国内導入可能性に関する基礎的な検討

*Hitomi Oigawa¹, Tomoya Myojin^2,3, Rina Kagawa⁴, Tomoaki Imamura³, Takeshi Imai⁵ (1. 奈良県立医科大学MBT学講座, 2. 奈良県立医科大学病理診断学講座, 3. 奈良県立医科大学公衆衛生学講座, 4. 筑波大学医学医療系医療情報マネジメント学, 5. 東京大学大学院医学系研究科疾患生命工学センター)

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[3-D-4-05] 特定健康診査における受診者のHbA1cの変化に関連する因子の検討

*Mao Hamadate¹, Yasuhiro Morii², jun nakaya², Katsuhiko Ogasawara² (1. 北海道大学大学院保健科学院, 2. 北海道大学大学院保健科学研究院)

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[3-D-4-06] 歩数増加のための目標設定支援・自動フィードバック機能を強化した自己管理支援ICTシステムの開発と有用性の検討：血圧高値の労働者を対象とした前後比較試験

*Tomomi Shibuta¹, Kayo Waki^1,2, Kana Miyake¹, Akiko Sankoda¹, Aki Hayashi¹, Ayumi Igarashi³, Noriko Yamamoto-Mitani³, Yoshinori Takeuchi⁴, Masahiko Sumitani⁵, Kazuhiko Ohe^1,2 (1. 東京大学医学部附属病院　企画情報運営部, 2. 東京大学大学院医学系研究科　医療情報学分野, 3. 東京大学大学院医学系研究科　高齢者在宅長期ケア看護学分野, 4. 東京大学大学院医学系研究科　疫学・予防保健学分野, 5. 東京大学医学部附属病院　緩和ケア診療部)

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[3-G-4-01] マルチタスク学習を用いた退院時のStroke Impairment Assessment Set予測

*Yuki Kosaka¹, Kenji Araki¹, Makoto Yasukawa¹, Yoshikazu Kameda², Teppei Shimizu², Ayaka Kubo², Miyuki Ito² (1. NEC バイオメトリクス研究所, 2. 医療法人社団 KNI)

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