Return to search

Health improvement framework for actionable treatment planning using a surrogate Bayesian model / 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

京都大学 / 新制・課程博士 / 博士(人間健康科学) / 甲第24539号 / 人健博第110号 / 新制||人健||8(附属図書館) / 京都大学大学院医学研究科人間健康科学系専攻 / (主査)教授 木下 彩栄, 教授 中尾 恵, 教授 中山 健夫 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Human Health Sciences / Kyoto University / DFAM

Identiferoai:union.ndltd.org:kyoto-u.ac.jp/oai:repository.kulib.kyoto-u.ac.jp:2433/283658
Date23 March 2023
CreatorsNakamura, Kazuki
Contributors中村, 和貴, ナカムラ, カズキ
PublisherKyoto University, 京都大学
Source SetsKyoto University
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
Typedoctoral thesis, Thesis or Dissertation
RightsThis is an article published in Nature Communications. The final authenticated version is available online at: https://doi.org/10.1038/s41467-021-23319-1
Relationhttps://doi.org/10.1038/s41467-021-23319-1

Page generated in 0.0021 seconds