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J-GLOBAL ID：202002243901806176   整理番号：20A0938108

MICデータベース知能マイニング研究の概要【JST・京大機械翻訳】

Application of Artificial Intelligence Technology in MIMIC Database Mining

著者 (4件)： Zhang Jiayan (上海理工大学,上海,200093) ,  Zheng Jianli (上海理工大学,上海,200093) ,  Zheng Xichuan (上海交通大学,上海,200233) ,  Xia Tao (上海理工大学,上海,200093)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 30  号： 1  ページ： 144-148  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3602A  ISSN： 1673-629X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： オープンソースデータベース-重症特別看護情報集MICデータベースは大量の医学データを含み、その発表の日から、多くの研究者の青壮を得た。しかし、低効率のマイニング方法は内部の隠れ情報を発見することが難しいため、MICデータベースはよく利用できず、資源の浪費を招いた。新たなマイニング方法の探索は知識発見が異常に重要である。本文では、MICデータベースを囲む各種マイニング方法について概説し、新たに出現した機械学習と深さ学習方法について重点的に述べた。同時に、従来の統計モデルと新たに出現した人工知能技術を機械学習と深さ学習技術を含めて比較した。その結果、伝統の統計モデルより、機械学習と深さ学習技術は患者の早期死亡率を予測し、疾病の影響因子を発見するなどの方面で普遍的な効果があり、これは医療の質を改善し、医師の補助診断を補助し、ある程度患者の医療費用を減少できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  *データベース ,  人工知能 ,  統計模型 ,  機械学習 ,  知識発見
準シソーラス用語： 看護情報 ,  学習方法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (5件)： MIC ,  データベース ,  知能 ,  研究 ,  概要