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J-GLOBAL ID：202002277718584370   整理番号：20A0195916

癌診断と予後における人工知能:機会と挑戦【JST・京大機械翻訳】

Artificial intelligence in cancer diagnosis and prognosis: Opportunities and challenges

著者 (6件)： Huang Shigao (Cancer Center, Institute of Translational Medicine, Faculty of Health Sciences, University of Macau, Taipa, Macao, China) ,  Yang Jie (Department of Computer and Information Science, University of Macau, Taipa, Macau, China) ,  Yang Jie (Chongqing Industry&Trade Polytechnic, Chongqing, China) ,  Fong Simon (Department of Computer and Information Science, University of Macau, Taipa, Macau, China) ,  Fong Simon (Zhuhai Institute of Advanced Technology Chinese Academy of Sciences, Zhuhai, China) ,  Zhao Qi (Cancer Center, Institute of Translational Medicine, Faculty of Health Sciences, University of Macau, Taipa, Macao, China)
資料名： Cancer Letters  (Cancer Letters)
巻： 471  ページ： 61-71  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0606B  ISSN： 0304-3835  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 癌は生存率の低い攻撃的疾患である。鉄的には,治療過程は長く,その高い再発と死亡率のために非常に費用がかかる。癌の正確な早期診断と予後予測は,患者の生存率を強化するために不可欠である。長年にわたる統計とコンピュータ工学の発展は,多変量統計解析のような計算法を適用して疾患の予後を分析するために多くの科学者を奨励し,そのような分析の精度は経験的予測のそれよりも有意に高い。さらに,人工知能(AI)として,特に機械学習と深い学習は,近年の臨床癌研究において人気のある応用を見出し,癌予測性能は新しい高さに達している。本論文は,癌診断と予後へのAIの応用に関する文献をレビューし,その利点をまとめる。著者らは,AIが癌診断と予後,特にその前例のない精度に関して,特に腫瘍学における一般的な統計学的応用のそれよりも高いという観点から,どのようにしてAIを支援するかを探求する。また,これらの方法がフィールドを前進させる方法を実証した。最後に,AIの臨床的実施における機会と課題を論じた。したがって,本論文は,AI技術が癌診断と予後を向上させ,将来のヒトの健康を改善するのを助けることができるかどうかに関する新しい展望を提供する。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： 生存率 ,  機械学習 ,  *予後 ,  *人工知能 ,  早期診断 ,  科学者 ,  統計解析 ,  死亡率
準シソーラス用語： 深層学習 ,  ヒトの健康 ,  予測性能 ,  癌研究 ,  多変量 ,  予後予測 ,  *癌診断 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 癌診断 ,  予後予測 ,  深層学習 ,  機械学習 ,  ディープニューラルネットワーク

分類 (1件)： 腫ようの化学・生化学・病理学  (GE02030N)

タイトルに関連する用語 (4件)： 癌診断 ,  予後 ,  人工知能 ,  機会