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J-GLOBAL ID：202002223200558720   整理番号：20A0832193

ブラジルの公衆衛生システムにおける決定を支援するデータマイニングとリスク分析【JST・京大機械翻訳】

Data Mining and Risk Analysis Supporting Decision in Brazilian Public Health Systems

著者 (6件)： Valter Raimundo (IFCE,Computer Science Dept.,Fortaleza,Brazil) ,  Santiago Silas (IFCE,Computer Science Dept.,Fortaleza,Brazil) ,  Ramos Ronaldo (IFCE,Computer Science Dept.,Fortaleza,Brazil) ,  Oliveira Mauro (IFCE,Computer Science Dept.,Fortaleza,Brazil) ,  Andrade Luis Odorico M. (FIOCRUZ,Public Health Dept.,Fortaleza,Brazil) ,  Barreto Ivana Cristina de H. C. (FIOCRUZ,Public Health Dept.,Fortaleza,Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： HealthCom  ページ： 1-6  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 健康データ監視は,母親,新生児および乳児死亡率を減少させるための重要な活動である。ブラジルの健康データベースにおける利用可能なデータは,妊娠と乳児の発達の初期段階における死亡リスクを予測することが可能であることを指摘している。本研究において,著者らは,この公的な関心のために,異なる死亡リスク予測モデルを提案するために,まだ妊娠期間における情報利用可能性を考察した。また,母親,新生児および乳児患者に対する死亡リスク分類における機械学習に基づく技術を適用するためのデータマイニングプロセスについても詳細に述べた。著者らは,異なる特徴組合せを有する平均性能を推定し,機械学習モデルを評価するための実験パイプラインを提示した。さらに,情報アベイラビリティにより複数の予測モデルを提供するWebサービスを示した。結果は,他の機械学習法と比較して,より良い性能を得るランダムフォレストを示した。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： *データマイニング ,  *公衆衛生 ,  アベイラビリティ ,  死 ,  予測モデル ,  乳児 ,  機械学習 ,  新生児 ,  *リスク分析 ,  ブラジル連邦共和国 ,  データベース ,  Webサービス
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  死亡リスク ,  乳児死亡率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ブラジル ,  公衆衛生 ,  支援 ,  データマイニング ,  リスク分析