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J-GLOBAL ID：202002216469223896   整理番号：20A0374385

認知症情報科学研究における機械学習の力の利用:問題,機会,および挑戦【JST・京大機械翻訳】

Harnessing the Power of Machine Learning in Dementia Informatics Research: Issues, Opportunities, and Challenges

著者 (3件)： Tsang Gavin (Department of Computer Science, Swansea University, Swansea, U.K.) ,  Xie Xianghua (Department of Computer Science, Swansea University, Swansea, U.K.) ,  Zhou Shang-Ming (Institute of Life Science, Swansea University, Swansea, U.K.)
資料名： IEEE Reviews in Biomedical Engineering  (IEEE Reviews in Biomedical Engineering)
巻： 13  ページ： 113-129  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2258A  ISSN： 1937-3333  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 認知症は,世界的に数百万人に影響を及ぼす慢性的で退行性の状態である。認知症を有する患者のケアは21世紀における医療システムへの継続的挑戦を提示する。医療と健康科学は,遺伝学,神経画像,認知評価,自由テキスト,ルーチン電子健康記録などの情報技術の進歩により,認知症患者に対する健康と福祉に関連するデータの前例のない量を生み出した。これらの多様で戦略的な資源を最良に利用することは,認知症患者の高品質ケアにつながるであろう。このように,機械学習はこの目的を達成する上で重要な因子になる。本論文の目的は,認知症ケアのための健康情報学に適用される機械学習法の最新のレビューを提供することである。著者らは,既存の科学的方法論を照合しレビューし,大きな健康データに直面したときの関連する問題点と課題を同定した。機械学習は,認知症ケアのための神経画像データ解析への有望な応用を示しているが,先進的な機械学習アプローチにより統合された不均一データを利用するためには比較的少ない努力しかなされていない。著者らは,さらに,深い学習のような高度な機械学習の応用における将来の可能性と研究方向を,認知症情報学に示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *情報科学 ,  電子カルテ ,  *認知症 ,  社会福祉 ,  *機械学習 ,  情報技術 ,  データ解析 ,  病歴
準シソーラス用語： 認知症ケア ,  認知症患者 ,  ルーチン ,  ニューロイメージング ,  健康科学 ,  医療システム ,  慢性化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 認知症 ,  情報科学 ,  研究 ,  機械学習 ,  力 ,  機会