文献
J-GLOBAL ID:202002282955142080   整理番号:20A1366435

糖尿病の予後判定:機械学習の適性【JST・京大機械翻訳】

Diabetes Prognostication - An Aptness of Machine Learning
著者 (3件):
資料名:
巻: 2020  号: ICONC3  ページ: 1-5  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
機械学習の拡大は,物理的および医学的科学に達した。人間を物理的に検査する前に行われた試験は,機械学習アルゴリズムを用いて効率的に予測することができる。今日の世代糖尿病は,不均一な影響を有する健康問題である。世界保健機関(WHO)による報告では,2015年には,1.6百万人に近い人々が糖尿病により死亡していることを明らかにした。また,報告は,2030年糖尿病が死亡原因の7つになると予測した。国際糖尿病連合による評価では,糖尿病の150万人以上の症例が診断されていない。長い時間に対する日常的基礎に対するブジー生活様式,不適切な食品消費および身体活動の欠如は,多くの疾患に誕生した。このような疾患は糖尿病である。それは既にグローバルな疾患として標識されている。糖尿病の治療は利用可能であるが,何百万人かの人々が,彼らに苦しんでいる事実を知っている。本研究の目的は,糖尿病を予測でき,経済的により弱いセクションに属する人々を診断するためにNGOにより使用できるグラフィカルユーザインタフェイスである,ユーザに優しい,正確で効率的な低コスト糖尿病診断ソフトウェアを作成することである。本論文は,10の因子,すなわち,年齢,家族歴,アルコール,喫煙者などに基づいて,2つのクラス,すなわち「Yes」と「‘」に人物のデータを分類することを目的とするプロジェクトに言及する。本研究では,4つの機械学習アルゴリズム,すなわちSVM,KNN,ANNおよびNaive Bayesから,4つの出力のモードから蓄積結果を得た。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
J-GLOBALで独自に切り出した文献タイトルの用語をもとにしたキーワードです

前のページに戻る