- 本研究は、大規模自動フェノタイピングにより生命維持治療中止（WLST）後に死亡した患者を同定する機械学習モデルを開発することを目的とした。
心停止後無酸素性脳障害とWLST後死亡の機械学習EHRフェノタイピングの二施設検証
AIによる要点抽出
ClinPeerは、医学用語の正確性を含め、翻訳・要点抽出の精度の継続的な向上に努めています。 翻訳・要点抽出の精度にお気づきの点があれば、お問い合わせよりご連絡ください。 なおClinPeerでは、翻訳・要点抽出の正確性等の保証は致しかねますので、詳細については必ず原文をご確認ください。