論文の概要: Towards Empowering Diabetic Patients: A perspective on self-management
in the context of a group-based education program
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13276v1
- Date: Mon, 26 Oct 2020 01:45:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-27 11:36:18.887004
- Title: Towards Empowering Diabetic Patients: A perspective on self-management
in the context of a group-based education program
- Title(参考訳): 糖尿病患者を力づける : グループベースの教育プログラムの文脈における自己管理の視点
- Authors: Atae Rezaei Aghdam, Jason Watson, Shah J Miah, Cynthia Cliff
- Abstract要約: 本稿では,糖尿病グループ教育プログラムの有効性を最大化するための新しい枠組みを提供する。
同様の問題文脈で一般化することができる。
- 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: This paper provides a novel framework for maximizing the effectiveness of the
Diabetes Group Education Program, which could be generalized in any similar
problem context.
- Abstract(参考訳): 本稿では,糖尿病グループ教育プログラムの有効性を最大化するための新しい枠組みを提供する。
関連論文リスト
- An adapted large language model facilitates multiple medical tasks in diabetes care [20.096444964141508]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な医療シナリオにおいて有望であるが、様々な糖尿病タスクにおけるその効果は証明されていない。
本研究は糖尿病特異的LSMを訓練し、検証するための枠組みを導入した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-20T03:47:54Z) - STLLaVA-Med: Self-Training Large Language and Vision Assistant for Medical Question-Answering [58.79671189792399]
STLLaVA-Medは、医療ビジュアルインストラクションデータを自動生成できるポリシーモデルを訓練するために設計されている。
STLLaVA-Medの有効性とデータ効率を3つの主要な医用視覚質問応答(VQA)ベンチマークで検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-28T15:01:23Z) - Knowledge-Infused LLM-Powered Conversational Health Agent: A Case Study
for Diabetes Patients [5.681077687942451]
糖尿病患者に対する知識注入型LLMを用いた会話型健康エージェント(CHA)を提案する。
オープンソースのopenCHAフレームワークをカスタマイズして活用し、外部知識と分析能力でCHAを強化します。
本評価では,毎日の食事選択に関する糖尿病関連質問100件と,提案した食事に関する潜在的なリスクについて検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-15T18:00:02Z) - Interpreting deep embeddings for disease progression clustering [0.0]
本稿では,患者クラスタリングにおける深層埋め込みの解釈手法を提案する。
本研究は,英国バイオバンクの2型糖尿病患者のデータセットに対するアプローチを評価し,疾患進行パターンに関する臨床的意義を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-12T10:22:28Z) - DRAC: Diabetic Retinopathy Analysis Challenge with Ultra-Wide Optical
Coherence Tomography Angiography Images [51.27125547308154]
第25回医用画像コンピューティング・コンピュータ支援介入国際会議(MICCAI 2022)にともなうDRAC糖尿病網膜症解析チャレンジの企画を行った。
この課題は、DR病変の分節化、画像品質評価、DRグレーディングの3つのタスクから構成される。
本稿では,課題の各課題について,トップパフォーマンスのソリューションと結果の要約と分析を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-05T12:04:55Z) - Self-Supervised Domain Adaptation for Diabetic Retinopathy Grading using
Vessel Image Reconstruction [61.58601145792065]
我々は網膜血管画像再構成に基づく新しい自己教師型タスクを定義することで、不変なターゲットドメインの特徴を学習する。
私たちのアプローチは既存のドメイン戦略よりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-20T09:44:07Z) - On the Robustness of Pretraining and Self-Supervision for a Deep
Learning-based Analysis of Diabetic Retinopathy [70.71457102672545]
糖尿病網膜症における訓練方法の違いによる影響を比較検討した。
本稿では,定量的性能,学習した特徴表現の統計,解釈可能性,画像歪みに対する頑健性など,さまざまな側面について検討する。
以上の結果から,ImageNet事前学習モデルでは,画像歪みに対する性能,一般化,堅牢性が著しく向上していることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-25T08:32:45Z) - Evaluating the Robustness of Self-Supervised Learning in Medical Imaging [57.20012795524752]
自己監督は、小さな注釈付きデータセット上でターゲットタスクを訓練する際の効果的な学習戦略であることを示した。
本研究では,自己監視学習によって訓練されたネットワークが,医療画像の文脈における完全監視学習と比較して,堅牢性と汎用性に優れていることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-14T17:49:52Z) - Machine Learning Approaches for Type 2 Diabetes Prediction and Care
Management [15.15357567896085]
本論文は,糖尿病合併症予測の概観を包括的に包括して,文献の欠失を補うことを目的とする。
機械学習(ml)モデルの構築とデプロイの経験を通じて、実際の臨床シナリオで遭遇するさまざまな問題を説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-15T23:38:39Z) - Personalized Multimorbidity Management for Patients with Type 2 Diabetes
Using Reinforcement Learning of Electronic Health Records [3.126946703484768]
我々は、パーソナライズされた糖尿病と多疾患管理のための強化学習(RL)に基づく人工知能アルゴリズムを開発した。
2型糖尿病患者16,665人の振り返りコホートを用いて,血糖,血圧,心血管疾患のリスクを健康状態としてモデル化した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-29T00:58:27Z) - Hierarchical Reinforcement Learning for Automatic Disease Diagnosis [52.111516253474285]
政策学習のための対話システムに2段階の階層的な政策構造を統合することを提案する。
提案した政策構造は,多くの疾患や症状を含む診断問題に対処することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-29T15:02:41Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。