シンポジウム2(I-SY2)
データ駆動時代の川崎病研究：オミクス解析から人工知能まで

[I-SY2-4] 川崎病臨床におけるAI(機械学習)の可能性－決定木に基づくアンサンブル学習を用いた川崎病冠動脈病変リスク予測－

^○須長 祐人, 長谷部 洋平, 菊地 夏望, 吉沢 雅史, 河野 洋介, 勝又 庸行, 犬飼 岳史 (山梨大学医学部小児科)

キーワード：

川崎病、機械学習、決定木

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