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J-GLOBAL ID：202002212720498804   整理番号：20A1924014

医療におけるBayesネットワーク:医療条件による分布【JST・京大機械翻訳】

Bayesian networks in healthcare: Distribution by medical condition

著者 (7件)： McLachlan Scott (Risk and Information Management, Queen Mary University of London, United Kingdom) ,  McLachlan Scott (Health Informatics and Knowledge Engineering Research (HiKER) Group, United Kingdom) ,  Dube Kudakwashe (Health Informatics and Knowledge Engineering Research (HiKER) Group, United Kingdom) ,  Dube Kudakwashe (School of Fundamental Sciences, Massey University, New Zealand) ,  Hitman Graham A (Centre for Genomics and Child Health, Blizard Institute, Queen Mary University of London, London, United Kingdom) ,  Fenton Norman E (Risk and Information Management, Queen Mary University of London, United Kingdom) ,  Kyrimi Evangelia (Risk and Information Management, Queen Mary University of London, United Kingdom)
資料名： Artificial Intelligence in Medicine  (Artificial Intelligence in Medicine)
巻： 107  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0685A  ISSN： 0933-3657  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： ベイジアンネットワーク(BN)は,実践における採用によって合致しない研究注目を増やし,まだ,健康管理の恩恵を受ける可能性がある。今まで,研究作業はBNsでモデル化される医療条件のタイプや,どのように異なる条件に適用されるかに違いがあるかどうかについて調査されていない。本研究は,医療関連BNモデルが提案された医療条件の範囲を同定し,定量化し,それらが適用されている最も一般的な医療条件間のアプローチの違いを追求する。著者らは,すべてのヘルスケアBNのほぼ2/3が,心臓,癌,心理的および肺障害の4つの条件に集中していることを見出した。著者らは,BNsがどのように働くか,また,彼らがどのような能力を持つか,また,日常の健康管理実践における正の変化に影響するBNsのフルポテンシャルを常に実現しているかもしれないことに関する理解が不足していると信じるものである。と考える。”著者らは,その理解と理解を深めること,そして,それが,日常の健康管理実践における肯定的な変化に対して,著者らは,まだ,BNsのフルポテンシャルを実現させる,という理解が不足していると信じている。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 心臓 ,  *健康管理

著者キーワード (3件)： Bayesネットワーク ,  健康管理 ,  医療条件

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 医療 ,  Bayesネットワーク ,  分布