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J-GLOBAL ID：202202273352833632   整理番号：22A1151614

個別化糖尿病管理への応用による精密医療におけるトピックモデリング【JST・京大機械翻訳】

Topic modelling in precision medicine with its applications in personalized diabetes management

著者 (4件)： Ni Ki Chong (School of Computing, Electronics and Mathematics, Coventry University, Coventry, UK) ,  Hosseinian-Far Amin (Centre for Sustainable Business Practices, University of Northampton, Northampton, UK) ,  Daneshkhah Alireza (Research Centre for Computational Science and Mathematical Modelling, Coventry University, Coventry, UK) ,  Salari Nader (Department of Biostatistics, Kermanshah University of Medical Sciences, Kermanshah, Iran)
資料名： Expert Systems  (Expert Systems)
巻： 39  号： 4  ページ： e12774  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0510A  ISSN： 0266-4720  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 過去10年間のモノのインターネット(IoT)と分析ベースシステムの進歩は,医療情報学におけるいくつかの応用を見出し,医療意思決定を有意に促進している。IoT感覚システムを含む種々の手段により患者のデータを収集し,効率的で正確な処理を必要とする。トピックモデリングは,テキストデータ内の関係と関係を同定する自然言語処理(NLP)のための教師なし機械学習アルゴリズムである。Topicモデリングの応用は,意味のあるクラスタ(トピック)がモデルによって生成される生テキストデータに広く用いられている。この論文の目的は,Topicモデリング,主に潜在Dirichlet配置(LDA)モデル,および個人化糖尿病管理へのその適用性の変化方法を調査することである。提案した研究は,精度医学を達成するために,糖尿病文献とゲノムデータにトピックモデリング法を適用する可能性を評価する。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. 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 ,  意思決定 ,  *管理 ,  データ ,  相互接続 ,  感覚器 ,  *糖尿病 ,  自然言語処理 ,  適応性 ,  ゲノム ,  クラスタ ,  健康管理 ,  変化 ,  *個別化医療
準シソーラス用語： *糖尿病管理 ,  モノのインターネット ,  テキストデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 健康管理のためのIoTベースシステム ,  潜在的Dirichlet配分 ,  NLP ,  個別化糖尿病管理 ,  精密医学 ,  トピックモデリング

分類 (2件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 糖尿病管理 ,  応用 ,  精密医療 ,  トピック ,  モデリング