手術室における医療手順からの機械学習結果の信頼【JST・京大機械翻訳】

El-Merhi Ali; Herges Helena Odenstedt; Block Linda; Elam Mikael; Vithal Richard; Liljencrantz Jaquette; Staron Miroslaw

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200731567135 整理番号：22P0023297

手術室における医療手順からの機械学習結果の信頼【JST・京大機械翻訳】

Trusting Machine Learning Results from Medical Procedures in the Operating Room

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発行年： 2022年01月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月04日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

機械学習は,いくつかの目的のための生理学的データを分析するために使用できる。脳虚血の検出は,患者ケアに高い影響を与える可能性がある。非侵襲的モニターからの連続生理学的データの収集,および機械学習による分析は,頚動脈内膜切除術のための手術中および急性脳卒中における血管内血栓摘出術の間,異なる設定で脳虚血を検出することができるかどうかを研究することを試みた。2つの異なるグループと1人の患者から,各グループから結果を比較した。CEA患者からの結果は一貫しているが,血栓除去患者からのそれらは,精度の1.0のような極値をしばしば含んでいない。著者らは,これが手順の短い期間と,小さなデータセットをもたらす悪い品質のデータの豊度の結果であると主張した。したがって,これらの結果は信頼できない。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

神経系疾患の外科療法 , 循環系疾患の外科療法

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