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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| dnikk00110.pdf | Dissertation_全文 | 54.56 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
| ynikk00110.pdf | Abstract_要旨 | 106.68 kB | Adobe PDF | 見る/開く |
| タイトル: | Health improvement framework for actionable treatment planning using a surrogate Bayesian model |
| その他のタイトル: | 階層ベイズモデルを利用した実行可能な健康改善プランを提案するAI技術の開発 |
| 著者: | Nakamura, Kazuki |
| 著者名の別形: | 中村, 和貴 |
| キーワード: | Precision medicine Machine learning Hierarchical Bayesian model Health improvement Actionable treatment planning |
| 発行日: | 23-Mar-2023 |
| 出版者: | Kyoto University |
| 学位授与大学: | 京都大学 |
| 学位の種類: | 新制・課程博士 |
| 取得分野: | 博士(人間健康科学) |
| 報告番号: | 甲第24539号 |
| 学位記番号: | 人健博第110号 |
| 学位授与年月日: | 2023-03-23 |
| 請求記号: | 新制||人健||8(附属図書館) |
| 研究科・専攻: | 京都大学大学院医学研究科人間健康科学系専攻 |
| 論文調査委員: | (主査)教授 木下 彩栄, 教授 中尾 恵, 教授 中山 健夫 |
| 学位授与の要件: | 学位規則第4条第1項該当 |
| 著作権等: | This is an article published in Nature Communications. The final authenticated version is available online at: https://doi.org/10.1038/s41467-021-23319-1 |
| DOI: | 10.14989/doctor.k24539 |
| URI: | http://hdl.handle.net/2433/283658 |
| 関連リンク: | https://doi.org/10.1038/s41467-021-23319-1 |
| 出現コレクション: | 060_4 博士(人間健康科学) |
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