Extracting predictive indicator for prognosis of cerebral infarction using machine learning techniques

Yasunobu Nohara, Koutarou Matsumoto, Naoki Nakashima

研究成果: 書籍/レポート タイプへの寄稿会議への寄与

抄録

Identifying important predicative indicators for prognosis is useful since these factors help for understanding diseases and determining treatments for patients. We extracted important factors for prognosis of cerebral infarction from EHR. We analyzed EHR data of 1,697 patients with 1,602 variables using gradient boosting decision tree. Extracted factors include not only well-known factors such as NIHSS but also new factors such as albumin-globulin ratio.

本文言語英語
ホスト出版物のタイトルMEDINFO 2017
ホスト出版物のサブタイトルPrecision Healthcare through Informatics - Proceedings of the 16th World Congress on Medical and Health Informatics
編集者Zhao Dongsheng, Adi V. Gundlapalli, Jaulent Marie-Christine
出版社IOS Press
ページ数1
ISBN(電子版)9781614998297
DOI
出版ステータス出版済み - 1月 1 2017
イベント16th World Congress of Medical and Health Informatics: Precision Healthcare through Informatics, MedInfo 2017 - Hangzhou, 中国
継続期間: 8月 21 20178月 25 2017

出版物シリーズ

名前Studies in Health Technology and Informatics
245
ISSN(印刷版)0926-9630
ISSN(電子版)1879-8365

その他

その他16th World Congress of Medical and Health Informatics: Precision Healthcare through Informatics, MedInfo 2017
国/地域中国
CityHangzhou
Period8/21/178/25/17

!!!All Science Journal Classification (ASJC) codes

  • 生体医工学
  • 健康情報学
  • 健康情報管理

フィンガープリント

「Extracting predictive indicator for prognosis of cerebral infarction using machine learning techniques」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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