Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Preliminary Approach for Learning Relational Policies for the Management of Critically Ill Children

論文の概要: A Preliminary Approach for Learning Relational Policies for the Management of Critically Ill Children

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.04432v1
Date: Mon, 13 Jan 2020 18:02:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-11 23:16:57.973508
Title: A Preliminary Approach for Learning Relational Policies for the Management of Critically Ill Children
Title（参考訳）: 重症心身障害児に対する関係政策学習のための予備的アプローチ
Authors: Michael A. Skinner, Lakshmi Raman, Neel Shah, Abdelaziz Farhat, Sriraam Natarajan
Abstract要約: 重症呼吸不全児の診療における臨床病院記録からルールを学習するために,統計学習の枠組みを応用した。本研究の結果は有望であり,特に,医学的推論と整合した医療行為のルールをアルゴリズムが返却した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.206909051437295
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The increased use of electronic health records has made possible the automated extraction of medical policies from patient records to aid in the development of clinical decision support systems. We adapted a boosted Statistical Relational Learning (SRL) framework to learn probabilistic rules from clinical hospital records for the management of physiologic parameters of children with severe cardiac or respiratory failure who were managed with extracorporeal membrane oxygenation. In this preliminary study, the results were promising. In particular, the algorithm returned logic rules for medical actions that are consistent with medical reasoning.
Abstract（参考訳）: 電子カルテの利用の増加により、患者記録から医療方針を自動抽出し、臨床意思決定支援システムの開発を支援することが可能となった。体外膜酸素療法を施行した重症心不全児の生理的パラメータ管理のための臨床病院記録から確率的ルールを学ぶために,boosted statistical relational learning (srl) フレームワークを適用した。この予備研究では、結果は有望だった。特に、アルゴリズムは医学的推論と整合した医療行為の論理規則を返却した。

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