関連健康管理基準の組み合わせによる医療決定木の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving medical decision trees by combining relevant health-care criteria

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巻： 39 号： 14 ページ： 11782-11791 発行年： 2012年
JST資料番号： W0178A ISSN： 0957-4174 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)

数年を通して,決定木は,決定プロセスを表現し,実施するために広く使用されてきた。それらは,通常,ツリーのサイズの最小化を目的とする教師つき学習アルゴリズムを用いてデータベースから自動的に誘導できる。医療現場におけるディシジョンツリーを誘発するとき,誘導プロセスは,医療および臨床的に分かりやすく,正しい決定木を生成するために,ヘルスケア専門家が使用する背景知識を考慮するべきである。互換性は,木で表された質問のシーケンスの医療の一貫性と,非常に無関係な方法は,医学または臨床の観点から決定木の誤差である。いくつかのアルゴリズムは,経済コストの低減または医療基準への決定プロセスのアドヒアランスの改善として,代替目的を追求するこれらの問題を部分的に解決する。しかし,臨床の観点からは,実際の医療決定がそれらの組み合わせと,同時に他の健康管理基準に通じるので,これらの基準のどれも有効でない。さらに,基準のこの組み合わせは静的ではなく,決定木がスクリーニング,診断,発声または薬物および治療処方として異なる目的のために作られるならば変化する可能性がある。本論文では,ヘルスケア基準の組み合わせを使用する決定木誘導アルゴリズムを提示し,4つの医療領域におけるスクリーニングと診断のための決定木を生成するために使用する。これらの基準を定式化し,結合するための機構も提示した。結果を統計的および医学的観点から分析し,提案アルゴリズムが,等価精度を保つので,以前のアプローチにより得られた決定木よりも,より分かりやすく,正しいと評価された決定木を得られることを示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , 医用情報処理

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