論文の概要: Deploying clinical machine learning? Consider the following...

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06919v1
• Date: Tue, 14 Sep 2021 18:41:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-17 05:16:57.725605
• Title: Deploying clinical machine learning? Consider the following...
• Title（参考訳）: 臨床機械学習の展開? 以下を考えてみよう。
• Authors: Charles Lu, Ken Chang, Praveer Singh, Stuart Pomerantz, Sean Doyle, Sujay Kakarmath, Christopher Bridge, Jayashree Kalpathy-Cramer
• Abstract要約: 臨床展開のためのCMLの開発経験のある被験者を対象に調査を行った。 臨床機械学習アプリケーションの設計と開発のために,障壁と落とし穴のいくつかの主要なカテゴリを特定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8206765208645015
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the intense attention and investment into clinical machine learning (CML) research, relatively few applications convert to clinical practice. While research is important in advancing the state-of-the-art, translation is equally important in bringing these technologies into a position to ultimately impact patient care and live up to extensive expectations surrounding AI in healthcare. To better characterize a holistic perspective among researchers and practitioners, we survey several participants with experience in developing CML for clinical deployment about their learned experiences. We collate these insights and identify several main categories of barriers and pitfalls in order to better design and develop clinical machine learning applications.
• Abstract（参考訳）: 臨床機械学習(CML)研究への注目と投資にもかかわらず、臨床実践に転換するアプリケーションは比較的少ない。 研究は最先端を推し進める上で重要であるが、翻訳はこれらの技術を最終的には患者のケアに影響を与え、医療におけるAIを取り巻く広範な期待に応えるためにも同様に重要である。 研究者や実践者の間での全体論的な視点を明らかにするために,臨床展開のためのCMLの開発経験者について調査を行った。 これらの知見を照合し、臨床機械学習アプリケーションの設計と開発のために障壁と落とし穴のいくつかの主要なカテゴリを特定する。

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