一般社団法人 日本医療情報学会

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[4-H-2-02] 実臨床データに基づいた機械学習による低Na血症治療における血清Na濃度予測

*木下 珠希1,2、大山 慎太郎1,3、萩原 大輔2、有馬 寛2 (1. 名古屋大学医学部附属病院 メディカルITセンター, 2. 名古屋大学大学院医学系研究科 糖尿病・内分泌内科学, 3. 東海国立大学機構 名古屋大学 未来社会創造機構 予防早期医療創成センター)

第42回医療情報学連合大会(第23回日本医療情報学会学術大会) |PDF ダウンロード

[4-H-2-04] 院内データベースを利用した機械学習による脳卒中後遺症患者リハビリ後の日常生活動作予測

*遠藤 太一1、渡辺 智也2、高橋 誠実3、小島 伸枝4、三橋 慧5 (1. 時計台記念病院 臨床工学科・AI Task Force, 2. 時計台記念病院 リハビリテーション部・AI Task Force, 3. 時計台記念病院 システム管理室・AI Task Force, 4. 時計台記念病院 診療技術部・AI Task Force, 5. 時計台記念病院 消化器内科・AI Task Force)

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[4-H-2-06] OTC医薬品解熱鎮痛成分における重篤副作用とリスク因子解析: 機械学習手法を用いたFDA副作用報告(FAERS)データの解析

*野村 一磨1、山田 寛尚1、松田 悠希2,3、北垣 邦彦1、益山 光一1、KROON Lisa4、陳 惠一1 (1. 東京薬科大学薬学部, 2. 東京大学大学院工学系研究科, 3. 株式会社mediLab, 4. University of California, San Francisco, School of Pharmacy)

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