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J-GLOBAL ID：202202295906957650   整理番号：22A0551435

機械学習:小児喘息への現代的アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Machine learning: A modern approach to pediatric asthma

著者 (10件)： Cilluffo Giovanna (Institute for Biomedical Research and Innovation, National Research Council, Palermo, Italy) ,  Fasola Salvatore (Institute for Biomedical Research and Innovation, National Research Council, Palermo, Italy) ,  Ferrante Giuliana (Department of Health Promotion, Mother and Child Care, Internal Medicine and Medical Specialties, University of Palermo, Palermo, Italy) ,  Licari Amelia (Pediatric Clinic, Fondazione IRCCS Policlinico San Matteo, Pavia, Italy) ,  Licari Amelia (Department of Clinical-Surgical, Diagnostic and Pediatric Sciences, University of Pavia, Pavia, Italy) ,  Marseglia Giuseppe Roberto (Department of Environmental Sciences, Informatics and Statistics, Ca’ Foscari University, Venice, Italy) ,  Albarelli Andrea (Department of Environmental Sciences, Informatics and Statistics, Ca’ Foscari University, Venice, Italy) ,  Marseglia Gian Luigi (Pediatric Clinic, Fondazione IRCCS Policlinico San Matteo, Pavia, Italy) ,  Marseglia Gian Luigi (Department of Clinical-Surgical, Diagnostic and Pediatric Sciences, University of Pavia, Pavia, Italy) ,  La Grutta Stefania (Institute for Biomedical Research and Innovation, National Research Council, Palermo, Italy)
資料名： Pediatric Allergy and Immunology  (Pediatric Allergy and Immunology)
巻： 33 Suppl S27  ページ： 34-37  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2714A  ISSN： 0905-6157  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： 統計的および計算的解析の最新の方法の中で,医療データへの機械学習(ML)の応用は,喘息の異質性を理解し,その進行を予測する際に認識を得ている。小児研究において,MLアプローチは,臨床診療における潜在的翻訳影響を有する喘息表現型を明らかにする際に迅速な進歩を提供する可能性がある。また,喘息とその進行を予測するいくつかの正確なモデルをMLを用いて開発した。ここでは,小児喘息を特性化するために最近提案されたMLアプローチの簡単な概観を提供する。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： データ ,  解析 ,  研究 ,  *喘息 ,  表現型 ,  子供 ,  不均一性 ,  キャラクタリゼーション ,  *機械学習
準シソーラス用語： *小児喘息 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 喘息 ,  小児 ,  機械学習 ,  表現型

分類 (2件)： 呼吸器の疾患  (GI03000Z) ,  呼吸器疾患の薬物療法  (GI05020J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 機械学習 ,  小児喘息