ヘルスケア

ヘルスケア

プライバシーに配慮しながら医療現場の略語を解読可能な機械学習を実現(2/2)

1.プライバシーに配慮しながら医療現場の略語を解読可能な機械学習を実現(2/2)まとめ ・略語展開タスクは構造化されていないため性能計測が困難であったが新規にアルゴリズムを開発した ・医療用略語に対する理解は一般人で30%未満、医師で9...
ヘルスケア

プライバシーに配慮しながら医療現場の略語を解読可能な機械学習を実現(1/2)

1.プライバシーに配慮しながら医療現場の略語を解読可能な機械学習を実現(1/2)まとめ ・多くの人が医療記録にアクセスできるようになったが専門的な略語が含まれているため理解する事が困難 ・医療現場で使われる略語は一般的でないものや重複す...
ヘルスケア

EHR-Safe:プライバシー保護のために医療記録を合成して学習用データを生成(2/2)

1.EHR-Safe:プライバシー保護のために医療記録を合成して学習用データを生成(2/2)まとめ ・EHR-Safeの忠実度は3つの指標から計測し、いずれも高い性能である事がわかった ・プライバシーに関する堅牢性も3つの攻撃手法を用い...
ヘルスケア

EHR-Safe:プライバシー保護のために医療記録を合成して学習用データを生成(1/2)

1.EHR-Safe:プライバシー保護のために医療記録を合成して学習用データを生成(1/2)まとめ ・電子健康記録を機械学習で学習させる事は患者ケアなどに多大な可能性がある ・しかし、データのプライバシーを確保しながら学習させる事は簡単...
ヘルスケア

SegCLR:対照学習で教師なしで人間の脳をマッピングを作成(2/2)

1.SegCLR:対照学習で教師なしで人間の脳をマッピングを作成(2/2)まとめ ・SegCLRは脳細胞の小さな断片に対してもヒトとマウスの細胞型を正確推定可能 ・マウス大脳のシナプスの接続相手を分類する事で脳結合性の自動解析も可能 ...
ヘルスケア

SegCLR:対照学習で教師なしで人間の脳をマッピングを作成(1/2)

1.SegCLR:対照学習で教師なしで人間の脳をマッピングを作成(1/2)まとめ ・人間の脳の配線や情報伝達経路をマッピングすること重要な基礎研究分野 ・脳は大量の情報を持つ複雑な構造のため学習用のラベル付けが困難な領域 ・SegCL...
ヘルスケア

転移学習手順を改良して医療用モデルを少量データでも開発しやすくする(2/2)

1.転移学習手順を改良して医療用モデルを少量データでも開発しやすくする(2/2)まとめ ・事前学習を3ステップにする事で最大で600倍少ないデータで高品質なモデルを学習可能 ・この手法はモデルのアーキテクチャやデータセットに依存しないこ...
ヘルスケア

転移学習手順を改良して医療用モデルを少量データでも開発しやすくする(1/2)

1.転移学習手順を改良して医療用モデルを少量データでも開発しやすくする(1/2)まとめ ・胸部X線画像は一般に他の医療用画像診断よりも安価で身近な存在だが有効活用できていない ・機械学習モデルは有効活用に貢献するが大規模なラベル付きデー...
ヘルスケア

目を正面から撮影した写真で病気の兆候を検出(3/3)

1.目を正面から撮影した写真で病気の兆候を検出(3/3)まとめ ・身体的特徴が異なる患者群に対しても比較対象モデルより予測性が高かった ・広く商用利用するためには必要な画質レベルの把握など多くの追加研究が必要 ・包括的なデータセットで...
ヘルスケア

目を正面から撮影した写真で病気の兆候を検出(2/3)

1.目を正面から撮影した写真で病気の兆候を検出(2/3)まとめ ・モデルの性能をAUCで測定したところ、HbA1c の上昇を 67 ~ 70% で測定できた ・リストの上位5%を見ると69%はHbA1c測定値が9以上でこれは有意に高かっ...
ヘルスケア

目を正面から撮影した写真で病気の兆候を検出(1/3)

1.目を正面から撮影した写真で病気の兆候を検出(1/3)まとめ ・3年前ディープラーニングを用いて眼底写真(目の奥の写真)心血管リスク因子を予測した ・その後、慢性腎臓病や糖尿病、貧血検出値など眼底写真からさらなる兆候の発見があった ...
ヘルスケア

ProtENN:ディープラーニングでタンパク質に注釈付けをする(3/3)

1.ProtENN:ディープラーニングでタンパク質に注釈付けをする(3/3)まとめ ・ProtENNが配列並びベースの手法と相補的な情報を学習することを実証してアンサンブルした ・取り組みの成果として680万件の新しいタンパク質配列の注...
タイトルとURLをコピーしました