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J-GLOBAL ID：202002240231785014   整理番号：20A0618118

リスク因子に基づく肺癌を予測する新しいツール【JST・京大機械翻訳】

A new tool to predict lung cancer based on risk factors

著者 (2件)： Ahmad Ahmad S. (Al Andalus University for Medical Science, Faculty of Medical Engineering, Syria) ,  Mayya Ali M. (Al Andalus University for Medical Science, Faculty of Medical Engineering, Syria)
資料名： Heliyon  (Heliyon)
巻： 6  号： 2  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3098A  ISSN： 2405-8440  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： 肺癌は世界における致命的癌の1つである。肺癌治療,診断および早期予測の分野において毎年数百の研究が提示されている。現在の研究は,最も危険な危険因子の分析による肺癌の早期予測に焦点を合わせている。肺癌の早期予測のための新しいツールは,3つの段階に従って設計される:国際癌データベースの分析,局所医療アンケートの結果の分類研究,および最近発表された医療報告から得られた国際医学意見。このツールを局所医療事例を用いて試験し,局所医学意見(s)を用いて,得られたスコアの精度を決定した。また,機械学習アプローチを用いて,国際的データセットからの1000人の患者記録を分析し,結果を国際的データと比較した。設計したツールは,費用のかかる病院試験を行うことができない人々に対するリスク因子の計算を容易にする。それは,すべてのリスク入力に入ることを必要とせず,第2以下の割合で肺癌の危険因子を生成する。医療意見と性能評価との比較研究は,結果の精度を確認した。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： 性能評価 ,  データベース ,  計算機科学 ,  *肺腫瘍 ,  アンケート ,  機械学習 ,  *危険因子
準シソーラス用語： 患者記録 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 計算機科学 ,  癌予防 ,  予測ツール ,  肺症状 ,  肺癌 ,  危険因子

分類 (1件)： 遺伝子発現  (EC02040Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： リスク因子 ,  肺癌 ,  予測 ,  ツール