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J-GLOBAL ID：202002263204902502   整理番号：20A0289002

外科学習曲線を予測するための機械学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A machine learning approach to predict surgical learning curves

著者 (10件)： Gao Yuanyuan (Center for Modeling, Simulation and Imaging in Medicine, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY) ,  Kruger Uwe (Center for Modeling, Simulation and Imaging in Medicine, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY) ,  Kruger Uwe (Department of Biomedical Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY) ,  Intes Xavier (Center for Modeling, Simulation and Imaging in Medicine, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY) ,  Intes Xavier (Department of Biomedical Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY) ,  Schwaitzberg Steven (Jacobs School of Medicine and Biomedical Sciences, The State University of New York, Buffalo, NY) ,  Schwaitzberg Steven (Department of Surgery, The State University of New York, Buffalo, NY) ,  Schwaitzberg Steven (Buffalo General Hospital, NY) ,  De Suvranu (Center for Modeling, Simulation and Imaging in Medicine, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY) ,  De Suvranu (Department of Biomedical Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY)
資料名： Surgery  (Surgery)
巻： 167  号： 2  ページ： 321-327  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0796B  ISSN： 0039-6060  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： 現在の外科的訓練プログラムは,選択された外科的運動課題の反復に依存している。そのような方法論は,初期のスキルレベルと学習能力における訓練者の固有の差を与えられた,一組の熟練度を達成するために取られた時間に関する制御なしで本質的に開かれる。したがって,効率的な訓練プログラムは,各訓練に対する外科的訓練プロトコルの調整を目指すべきである。これに関して,学習曲線特性を予測するための初期学習段階からの情報を用いた予測モデルは,全体の外科的訓練プロセスを容易にするはずである。本論文では,学習曲線データを解析し,多変量教師付き機械学習モデルを訓練した。1つの因子を抽出して,訓練者の学習能力を定義した。教師なし機械学習モデルも,訓練分類のために利用される。確立されたとき,このモデルは最初の少数の試行に基づいて学習曲線特性をロバストに予測することができた。著者らは,外科的作業の最初の10の試行に存在する情報が,熟練度(R2=0.72)と最終的な性能レベル(R2=0.89)を達成するために必要な試行の数を予測するために利用できることを示した。さらに,学習過程を記述し,学習者を独特の学習特性で分類するために,単一因子,学習指標のみが必要である。機械学習モデルを用いて,著者らは最初に,最初のいくつかの試行が学習曲線特性を予測するために十分な情報を含んで,単一因子が複雑な学習挙動を捕えることができることを示した。このようなモデルを用いることは,訓練計画の個人化の可能性を保持し,より大きな効率とより低いコストをもたらす。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： *学習 ,  *学習曲線 ,  予測モデル ,  訓練プログラム ,  *機械学習 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 学習者 ,  学習過程 ,  多変量 ,  トレーナ ,  学習能力 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 消化器疾患の外科療法  (GH05030R) ,  泌尿生殖器疾患の外科療法  (GM05030G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 外科 ,  学習曲線 ,  予測 ,  機械学習