[4-G-2-05] Elasticsearchを用いてSS-MIX2標準化ストレージのデータを患者横断的に高速全検索できるデータ解析基盤の構築

*Tomohiro Mitani¹, Jun Okamoto², Satomi Nagashima¹, Shunsuke Doi¹, Kazuhiko Ohe^1,2 (1. 東京大学医学部附属病院, 2. 東京大学大学院医学系研究科)

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[4-G-2-06] がん臨床統合データベースの活用：胃外科における予後情報の自動取り込み

*Hikaru Takahashi¹, Koshi Kumagai², Ayana Kasahara¹, Kazuhiro Suzuki¹, Masahiko Oguchi¹ (1. 公益財団法人がん研究会有明病院医療情報部, 2. 公益財団法人がん研究会有明病院胃外科)

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[4-G-2-07] がん臨床統合データベースの活用：婦人科における手術・薬物療法・放射線療法の統合管理

*Ayana Kasahara¹, Terumi Tanigawa², Hikaru Takahashi¹, Kazuhiro Suzuki¹, Masahiko Oguchi¹ (1. 公益財団法人がん研究会有明病院　医療情報部, 2. 公益財団法人がん研究会有明病院　婦人科)

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[4-G-2-08] 研究データの利活用を目指した公衆衛生研究における研究データのメタデータの検討

*Satoshi Ueno¹, Yusuke Komiyama², Keika Hoshi¹, Mariko Doi³ (1. 国立保健医療科学院研究情報支援研究センター, 2. 国立情報学研究所コンテンツ科学研究系, 3. 国立保健医療科学院政策技術評価研究部)

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[4-H-2-01] 演題取り下げ

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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

*Tamaki Kinoshita^1,2, Shintaro Oyama^1,3, Daisuke Hagiwara², Hiroshi Arima² (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)

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[4-H-2-03] 機械学習を用いた降圧剤・高脂血症用剤の安全性リスクの予測

*Yu Sadachi¹, Azusa Hara¹, Hisashi Urushihara¹ (1. 慶應義塾大学　薬学部　医薬品開発規制科学講座)

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[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

*Taichi Endoh¹, Tomoya Tomoya Watanabe², Masaru Takahashi³, Nobue Kojima⁴, Kei Mitsuhashi⁵ (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-2-05] 標準12誘導心電図による肥大型心筋症を対象とした心不全重症度分類モデルの検討

*Yuki Sugiura¹, Sanshiro Tougou¹, Sayumi Suzuki², Kazuto Ohno², Michio Kimura³, Yuichiro Maekawa² (1. 浜松医科大学医学部医学科, 2. 浜松医科大学内科学第三講座, 3. 浜松医科大学医学部附属病院医療情報部)

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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

*Kazuma Nomura¹, Hironao Yamada¹, Yuki Matsuda^2,3, Kunihiko Kitagaki¹, Koichi Masuyama¹, Lisa Kroon⁴, Keiichi Chin¹ (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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