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J-GLOBAL ID：202002240536825804   整理番号：20A2770767

心血管疾患に対する人体の応答を予測するための人工知能使用の有効性の評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of the effectiveness of using artificial intelligence to predict the response of the human body to cardiovascular diseases

著者 (5件)： Golovenkin S E (V.F. Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University, 1, Partizana Zheleznyaka Street, 660022, Krasnoyarsk, Russian Federation) ,  Dorrer M G (Reshetnev Siberian State University of Science and Technology, 31, Krasnoyarsky Rabochy Ave., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation) ,  Nikulina S Yu (V.F. Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University, 1, Partizana Zheleznyaka Street, 660022, Krasnoyarsk, Russian Federation) ,  Orlova Yu V (V.F. Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University, 1, Partizana Zheleznyaka Street, 660022, Krasnoyarsk, Russian Federation) ,  Pelipeckaya E Yu (V.F. Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University, 1, Partizana Zheleznyaka Street, 660022, Krasnoyarsk, Russian Federation)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1679  号： 4  ページ： 042017 (8pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,知的ソフトウェアシステムを用いた心血管疾患の条件における人体の動力学を予測する品質を評価する問題を論じた。予測精度を改善するために,3つの競合システムの投票方法,ならびに疎データカラムの除去を使用した。心血管疾患の合併症の予後の質の評価は,診断の精度と特異性に関して行われる。12の予測された10の予測のシステムは,85%以上の特異性で90%以上の予測精度を示した。この結果は,心血管疾患の発症(例えば心筋梗塞の合併症)に対する人体の反応を予測する問題を解決するとき,作成したシステムのかなり高い予測能力を示す。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *人工知能 ,  心筋梗塞 ,  *心血管疾患 ,  *循環系 ,  投票 ,  予後 ,  有効性 ,  合併症
準シソーラス用語： 予測精度 ,  特異性 ,  予測能力 ,  疎データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 循環系疾患の薬物療法  (GJ05020M) ,  生物学的機能  (EB03040U) ,  代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J) ,  血液・体液作用薬の臨床への応用  (GW14020X) ,  その他の泌尿生殖器疾患の治療  (GM05040R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 心血管疾患 ,  人体 ,  応答 ,  予測 ,  人工知能 ,  評価