全血球計算(CBC)における静脈内輸液汚染の機械学習モデルによる遡及的同定と二施設検証


AIによる要点抽出
  • 本研究は二施設にわたり静脈内輸液による全血球計算(CBC)検体の汚染を遡及的に同定する機械学習(ML)モデルを開発・検証することを目的とした。

続きを読むには
「medパス」での
新規会員登録 / ログインが必要です

ClinPeerの利用には
医療資格を証明する
「medパス」アカウントが必要です。

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。

意見を送る