- 臨床用AIの信頼性が地域で不均一であり、特にデータが限られる低資源環境で高資源環境で訓練されたモデルが一般化しないことから、転移学習（TL）を用いて既存モデルを新規環境に適応させることで院外心停止（OHCA）の神経学的転帰予測を改善できるかを検証することを目的とした。
院外心停止における転移学習による神経学的転帰予測（AUROC）改善
AIによる要点抽出
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