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J-GLOBAL ID：201802269423327371   整理番号：18A0345138

2 10年間のエビデンスに基づく病理学:確率的認知コンピューティングに向けて【Powered by NICT】

Evidence-based pathology in its second decade: toward probabilistic cognitive computing

著者 (3件)： Marchevsky Alberto M. (Department of Pathology and Laboratory Medicine, Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, CA 90048) ,  Walts Ann E. (Department of Pathology and Laboratory Medicine, Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, CA 90048) ,  Wick Mark R. (Department of Pathology, Virginia College of Medicine, Charlottesville, VA 22908-0214)
資料名： Human Pathology  (Human Pathology)
巻： 61  ページ： 1-8  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0614C  ISSN： 0046-8177  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 診断のための文献および個人的経験からの最高に利用可能なデータ(「証」)の組み合わせを用いたエビデンスに基づく病理学提唱,予後の推定,および個々の患者ケアに影響する他の変数の評価根拠に基づく病理学文献の系統的レビュー,証拠レベルによる分類としてのエビデンスの質とメタ分析,確率とオッズの推定のような統計的ツールの評価などに依存している。しかし,以前に「統計的に有意な」情報は通常,個々の患者の将来を正確に予測しないことが知られている。「データマイニング」未来事象を予測し,それらの予測の強度を推定するために設計された「予測分析」を組み合わせた「認知コンピューティング」に大きな関心がある。本研究では,IBM Watson解析ソフトウェアの使用がKi-67指数を決定した典型的および非典型的肺カルチノイド腫瘍患者101例の予後を評価し予測することを示した。このシステムで得られた結果は,「ルーチン」統計ソフトウェアと専門統計学者の助けを用いて以前に報告されたものと比較した。IBM Watson解析したルーチン統計ツールで得られたものに匹敵するが,はるかに急速に,かなり少ない労力とを適用する直感的に容易にする対話型グラフィックスによる統計的結果を提供する対話。も自然言語変数の解析を可能にし,ユーザによって選択された患者サブグループの詳細な生存予測が得られた。本ツールの応用可能性と認知コンピューティングの基本概念を検討した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *病理 ,  予測 ,  患者 ,  高速度 ,  メタ分析 ,  *病理学 ,  ソフトウェア ,  データマイニング ,  システマティックレビュー
準シソーラス用語： 対話型 ,  ルーチン ,  解析コード ,  患者介護 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： エビデンスに基づく ,  病理 ,  認知計算 ,  予測分析 ,  IBM Watson

分類 (1件)： ドキュメンテーション  (GA01020J)

タイトルに関連する用語 (5件)： エビデンス ,  病理学 ,  確率 ,  認知 ,  コンピューティング