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本研究では、救急蘇生領域の診療フローにおける臨床判断や診療の管理を支援し、臨床成績の向上、臨床医の負担軽減へ繋がる機械学習モデルの開発を行うことを目的として総務省消防庁の救急蘇生統計及び電子診療録データを用いた救急入院における重症度評価モデルの開発を試み、病院到着時の情報から推定心原性心肺停止例を予測する機械学習モデル、及び入院時の採血データと患者背景情報から院内死亡リスクを予測する機械モデルを作成した。本研究により機械学習技術の救急蘇生領域への適用可能性が示されたとともに、機械学習によるリスク層別化を行うことで、医療の質の向上に資するこ可能性が期待できると考えられた。
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