心停止に陥った傷病者へのＡＥＤによる電気的除細動は，必ずしも成功しない．電気的除細動の結果を電気的除細動前の心電図波形の解析により予測することで，電気的除細動を成功させるための処置を選択する補助材料となることが期待される．本研究では，心停止患者に対する電気的除細動結果を，サポートベクターマシンを用いて予測し，「除細動成功」，「除細動失敗」，そして「VF 再発」の3 種類の除細動結果を予測した，予測にあたって特徴抽出を行うが，候補となった特徴量に対し，マハラノビス距離を用いた特徴選択により選ばれた電気的除細動結果の予測に寄与する特徴量を用いることで，既存手法を上回る予測性能を得ることができた．