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総務省消防庁の救急蘇生統計(ウツタインデータ)を利用した心原性心肺停止の予後予測モデルの開発に取り組み、後方視的に救命可能性が高いにもかかわらず救命できなかった心肺停止例の検出モデルの作成を試みた。58万件の心原性心肺停止例を学習データとし、22万件をテストデータとしてロジスティック回帰、多層パーセプトロン、ランダムフォレストを用いて神経学的予後を予測する機械学習モデルを作成し、AUROCで0.94を超える予測性能を達成するモデルは作成可能であったが、不均衡データであることからさらなる評価が必要であるとともに、実用・実装に向け入力時の欠損値への対応とそれによる不確定さの表現が必要と考えられ、現在モデルを検討している。