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J-GLOBAL ID：202002239892475423   整理番号：20A2265042

医療予測解析のためのデータ科学【JST・京大機械翻訳】

Data science for healthcare predictive analytics

著者 (8件)： Leung Carson K. (University of Manitoba, Winnipeg, MB, Canada) ,  Fung Daryl L. X. (University of Manitoba, Winnipeg, MB, Canada) ,  Mushtaq Saad B. (University of Manitoba, Winnipeg, MB, Canada) ,  Leduchowski Owen T. (University of Manitoba, Winnipeg, MB, Canada) ,  Bouchard Robert Luc (University of Manitoba, Winnipeg, MB, Canada) ,  Jin Hui (University of Manitoba, Winnipeg, MB, Canada) ,  Cuzzocrea Alfredo (University of Calabria, Rende, Italy) ,  Zhang Christine Y. (University of Manitoba, Winnipeg, MB, Canada)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： IDEAS ’20  ページ： 1-10  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： ビッグデータは今日どこでもどこでもどこである。多くのビジネスは,大きなデータが非常に有用であり,新しい油と考えられているので,それらの成功のために大きなデータを持っている。例えば,大きなデータは,将来起こる傾向の予測において非常に重要である。多くの研究者は,それらの研究をさらに強化し,それらを多数の実生活応用に適用するために,データを生成または収集する。大きなデータの例は,医療患者データを含む。病気と病気の検出を改善するために,研究者は医療患者データを収集し,医療患者データ(例えば,細胞,血球数,抗体数)に関する診断を検討し,特定の疾患または疾患が存在するかどうかを決定するために,以前のデータと比較した。健康管理と疾患分析に対する自動予測法が必要である。本論文では,ヘルスケアデータから知識を計算的に発見することを目的とするヘルスケアマイニングに焦点を当てた。特に,癌症例の傾向に関する正確な予測のための2つの予測解析アルゴリズムによるデータ科学フレームワークを提示した。アルゴリズムは,いくつかのデータサンプルからの細胞データの情報に基づく癌細胞を予測する。乳癌に関連したいくつかの実生活データセットに関する評価結果は,医療データ分析における著者らのデータ科学フレームワークと予測アルゴリズムの有効性を示す。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  *アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  血球 ,  抗体 ,  腫瘍細胞 ,  健康管理 ,  乳房腫瘍 ,  機械学習 ,  データマイニング
準シソーラス用語： 予測アルゴリズム ,  解析アルゴリズム ,  ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (10件)： 自動エンコーダ ,  データマイニング ,  データ科学 ,  データベース工学と応用 ,  少数ショット学習(FSL) ,  医療データ ,  機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  予測 ,  教師なしおよび教師つき学習

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 医療 ,  予測解析 ,  データ科学