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J-GLOBAL ID：202202217719381728   整理番号：22A0801025

実践への約束の翻訳:自殺研究と予防における機械学習のレビュー【JST・京大機械翻訳】

Translating promise into practice: a review of machine learning in suicide research and prevention

著者 (6件)： Kirtley Olivia J (Center for Contextual Psychiatry, KU Leuven, Leuven, Belgium) ,  van Mens Kasper (Altrecht Mental Health Care, Utrecht, Netherlands) ,  Hoogendoorn Mark (Department of Computer Science, Vrij Universiteit Amsterdam, Amsterdam, Netherlands) ,  Kapur Navneet (Centre for Mental Health and Safety and Greater Manchester National Institute for Health Research Patient Safety Translational Research Centre, University of Manchester, Manchester, UK) ,  Kapur Navneet (Greater Manchester Mental Health NHS Foundation Trust, Manchester, UK) ,  de Beurs Derek (Department of Epidemiology, Trimbos Institute, Utrecht, Netherlands)
資料名： Lancet Psychiatry  (Lancet Psychiatry)
巻： 9  号： 3  ページ： 243-252  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3023A  ISSN： 2215-0366  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： より加圧された健康管理システムにおいて,ケアのスケーラビリティとより良い資源ターゲティングを提供する技術的解決策は魅力的である。自殺念慮,自殺試み,および死亡のリスクの個人を識別するための技術としての機械学習に関する研究は,急速に成長している。本研究は,自殺予防のための機械学習の有望性にしばしば重点を置くが,そのような有望性に送達を除外するかもしれない実用的で臨床的な実行問題を見落としている。本レビューでは,自殺研究における電子健康記録に基づく機械学習に関する幅広い経験的およびレビュー文献を合成し,臨床診療における機械学習の実施のための非常に重要な重要性の焦点に焦点を当てた。統計学的に稀な転帰を予防する挑戦はよく知られている;進歩は,データ品質,透明性および倫理的問題に取り組む必要がある。将来,機械学習モデルは,精度医学のために,その必要性のレベルに依存して,特定の個人に対する介入の標的化を可能にする方法として探索されるかもしれない。しかしながら,自殺予防のための機械学習の有望性は,自殺のリスクがあるように機械学習によって同定された個人に利用可能な高品質スケーラブル介入の不足によって制限される。Copyright 2022 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： リスク ,  対策 ,  文献展望 ,  健康管理 ,  予防 ,  精神症状 ,  *自殺 ,  ターゲティング ,  *機械学習 ,  電子カルテ
準シソーラス用語： 透明性 ,  高品質 ,  データ品質 ,  自殺念慮 ,  自殺予防 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 精神障害  (GR03000A) ,  産業衛生,産業災害  (GB05000S) ,  精神科の臨床医学一般  (GR01030T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 翻訳 ,  自殺 ,  研究 ,  予防 ,  機械学習 ,  レビュー