Fugu-MT 論文翻訳(概要): Aligning Subjective Ratings in Clinical Decision Making

論文の概要: Aligning Subjective Ratings in Clinical Decision Making

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06403v1
Date: Fri, 11 Sep 2020 12:32:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-19 21:15:51.992184
Title: Aligning Subjective Ratings in Clinical Decision Making
Title（参考訳）: 臨床意思決定における主観評価の調整
Authors: Annika Pick, Sebastian Ginzel, Stefan R\"uping, Jil Sander, Ann Christina Foldenauer, Michaela K\"ohm
Abstract要約: 主観的評価と客観的指標との整合性を両立させる手法の可能性を示す。結果,(1)は疾患の有無を検知する際の分類精度を向上し,(2)は軽度であり,(3)はその後の分析における重症度を微妙に評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In addition to objective indicators (e.g. laboratory values), clinical data often contain subjective evaluations by experts (e.g. disease severity assessments). While objective indicators are more transparent and robust, the subjective evaluation contains a wealth of expert knowledge and intuition. In this work, we demonstrate the potential of pairwise ranking methods to align the subjective evaluation with objective indicators, creating a new score that combines their advantages and facilitates diagnosis. In a case study on patients at risk for developing Psoriatic Arthritis, we illustrate that the resulting score (1) increases classification accuracy when detecting disease presence/absence, (2) is sparse and (3) provides a nuanced assessment of severity for subsequent analysis.
Abstract（参考訳）: 客観的指標(検査値など)に加えて、臨床データは専門家による主観的な評価(病気の重症度評価など)を含むことが多い。客観的指標はより透明で堅牢であるが、主観評価には豊富な専門家の知識と直観が含まれている。本研究では,主観評価を客観的指標と整合させるペアワイズランキング手法の可能性を示し,その利点と診断を容易にする新しいスコアを作成した。外科的関節炎発症リスクのケーススタディでは, 結果のスコア(1)は, 疾患の有無を検知する際の分類精度を向上し, (2) は疎度であり, (3) はその後の分析に重要度の評価を行う。

関連論文リスト

A Systematic Evaluation of GPT-4V's Multimodal Capability for Medical Image Analysis [87.25494411021066]
医用画像解析のためのGPT-4Vのマルチモーダル機能の評価を行った。 GPT-4Vは医用画像の理解に優れ、高品質な放射線診断レポートを生成する。医用視覚接地の性能は大幅に改善する必要があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-31T11:39:09Z)
Classification of Dysarthria based on the Levels of Severity. A Systematic Review [1.7624130429860712]
本研究は,重症度に基づく変形性関節症分類手法の体系的検討を目的としている。変形性関節症の重症度自動分類に関する文献を体系的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-11T07:40:46Z)
Multi-task Explainable Skin Lesion Classification [54.76511683427566]
少ないラベル付きデータでよく一般化する皮膚病変に対する数発のショットベースアプローチを提案する。提案手法は,アテンションモジュールや分類ネットワークとして機能するセグメンテーションネットワークの融合を含む。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-11T05:49:47Z)
Classifying Mental-Disorders through Clinicians Subjective Approach based on Three-way Decision [0.02150638298922378]
臨床医の主観的アプローチ(CSA)分析のための統一モデルを提案する。定性的・定量的調査の結果は, 疾患度レベルに基づくランクリストと数値重みのセットである。本研究は,3方向評価に基づくモデルを用いて,これらの結果をより明確な方法で理解し,表現することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-21T17:22:02Z)
Consultation Checklists: Standardising the Human Evaluation of Medical Note Generation [58.54483567073125]
本稿では,コンサルテーションチェックリストの評価を基礎として,客観性向上を目的としたプロトコルを提案する。このプロトコルを用いた最初の評価研究において,アノテータ間合意の良好なレベルを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-17T10:54:28Z)
Making sense of violence risk predictions using clinical notes [0.988455728566886]
精神医学施設における暴力リスク評価は、介入によって暴力事件を避けることができる。これまでの研究では、そのようなノートを用いて精神科患者の暴力リスクを許容できるパフォーマンスで評価しようと試みてきた。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-29T10:00:07Z)
Confidence-based Out-of-Distribution Detection: A Comparative Study and Analysis [17.398553230843717]
我々は、信頼度に基づくOOD検出のための様々な最先端手法の能力を評価する。まず,コンピュータビジョンベンチマークを用いて複数のOOD検出手法を再現・比較する。次に,胸部X線を用いた疾患分類の課題に対して,その能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-06T12:10:09Z)
A Methodology for Bi-Directional Knowledge-Based Assessment of Compliance to Continuous Application of Clinical Guidelines [1.52292571922932]
ケアプロセスのガイドラインに基づく品質評価を自動化するための新しいアプローチを提案する。 BiKBAC法は臨床ガイドラインを適用する際のコンプライアンスの度合いを評価する。 DiscovErrシステムは、2型糖尿病管理領域の別の研究で評価されました。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-13T20:43:45Z)
Estimating and Improving Fairness with Adversarial Learning [65.99330614802388]
本研究では,深層学習に基づく医療画像解析システムにおけるバイアスの同時緩和と検出を目的としたマルチタスク・トレーニング戦略を提案する。具体的には,バイアスに対する識別モジュールと,ベース分類モデルにおける不公平性を予測するクリティカルモジュールを追加することを提案する。大規模で利用可能な皮膚病変データセットのフレームワークを評価します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-07T03:10:32Z)
Clinical Outcome Prediction from Admission Notes using Self-Supervised Knowledge Integration [55.88616573143478]
臨床テキストからのアウトカム予測は、医師が潜在的なリスクを見落としないようにする。退院時の診断,手術手順,院内死亡率,長期予測は4つの一般的な結果予測対象である。複数の公開資料から得られた患者結果に関する知識を統合するために,臨床結果の事前学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-08T10:26:44Z)
Opportunities of a Machine Learning-based Decision Support System for Stroke Rehabilitation Assessment [64.52563354823711]
リハビリテーションアセスメントは、患者の適切な介入を決定するために重要である。現在の評価の実践は、主にセラピストの経験に依存しており、セラピストの可用性が限られているため、アセスメントは頻繁に実施される。我々は、強化学習を用いて評価の健全な特徴を識別できるインテリジェントな意思決定支援システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-27T17:04:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。