抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
世界人口のかなりの部分は,適切な医療へのアクセスを持たない。ヘルスケアの成功のための鍵となる因子は,医師の専門知識である。本論文では,専門知識,情報,ビッグデータのフレーバとしてモデル化し,テキストマイニング技術を用いて抽出し,特にベクトル空間モデルを用いた,診断を行うことができるかどうかを調べる。雲とモバイル技術を用いた,医療診断は,インターネット接続いたるところで利用でき,コストを低減し,被覆率の増加と生活の質を改善することができる。情報検索手法を用いた医療診断を行う可能性の鍵はデータである。本論文では,テキストマイニングを用いた診断の自動化のためのデータセットの適合性に焦点を当てた。意味のある結論を引き出すことができるかどうかを見るためにデータ上の演算を実行するためにベクトル空間モデルに関連した様々なテキストマイニングのツールを使用した。を,実施した実験からの観測結果のいくつかを提示し,今後の方向を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】