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J-GLOBAL ID：202002285225126262   整理番号：20A1030566

加重ランクサポートベクトルマシンに基づく2型糖尿病の血糖降下薬の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting hypoglycemic drugs of type 2 diabetes based on weighted rank support vector machine

著者 (8件)： Wang Xinye (College of Science, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Yang Yi (Human Genetic Resource Center, National Research Institute for Health and Family Planning, Beijing 100081, China) ,  Yang Yi (Chinese Academy of Medical Sciences, Graduate School of Peking Union Medical College, Beijing 100730, China) ,  Xu Yitian (College of Science, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Chen Qian (Translational Medical Center, Chinese People’s Libration Army General Hospital, Beijing 100039, China) ,  Wang Hongmei (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Gao Huafang (Human Genetic Resource Center, National Research Institute for Health and Family Planning, Beijing 100081, China) ,  Gao Huafang (Chinese Academy of Medical Sciences, Graduate School of Peking Union Medical College, Beijing 100730, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 197  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  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： 糖尿病は,人々の健康を深刻に危険にする病気になり,次に,血糖の含有量を制御する方法が重要な問題である。患者の治療計画は通常,複数の血糖降下薬の組み合わせであるので,マルチラベル学習はこの問題を解決する有効な方法である。2型糖尿病データセットを分析することにより,中国人民図書館総合病院によって提供された2443人の糖尿病を含む,薬物の定義された毎日の線量システム(DDDs)が不均衡な問題であることを見出し,従来のマルチラベル法は容易に予測結果を不良に導く。この欠点を克服するために,加重ランクサポートベクトルマシン(WRank-SVM)を本論文で提案した。まず第一に,各ラベルの重さを定義し,次に,関連性のないラベル対に従って,各サンプルの異なる重みを与える。この方法は,より高いDDDsを有する薬物に関する予測結果が可能な限り正確であることを保証する。他の6つの一般的マルチラベル法と比較して,著者らのWRank-SVMは,2型糖尿病の血糖降下薬のための方式を効果的に予測することができる。一方,受信者動作特性(ROC)曲線を用いてモデルの有効性を統計的に示した。最後に,ラベルと特徴の間の相関をさらに分析して,13の重要な特徴を選択して,著者らの提案したアルゴリズムの平均精度を改良した。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： アルゴリズム ,  学習 ,  *血糖 ,  *血糖降下薬 ,  *糖尿病 ,  放射線量 ,  有効性 ,  治療計画 ,  *2型糖尿病
準シソーラス用語： 総合病院 ,  不均衡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： マルチラベル学習 ,  重み付きランクサポートベクトルマシン ,  2型糖尿病 ,  血糖降下薬 ,  治療計画

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 加重 ,  サポートベクトルマシン ,  2型糖尿病 ,  血糖降下薬 ,  予測