論文の概要: Trusting Machine Learning Results from Medical Procedures in the Operating Room

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01060v1
• Date: Tue, 4 Jan 2022 09:59:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-05 14:15:16.918644
• Title: Trusting Machine Learning Results from Medical Procedures in the Operating Room
• Title（参考訳）: 手術室における医療処置による機械学習結果の信頼
• Authors: Ali El-Merhi, Helena Odenstedt Herg\'es, Linda Block, Mikael Elam, Richard Vithal, Jaquette Liljencrantz, Miroslaw Staron
• Abstract要約: 非侵襲的なモニターからの連続的な生理的データの収集を試み,機械学習を用いて脳虚血を検出することができるかを検討した。 2つの異なる群と1つの群との結果を詳細に比較した。 CEA患者の結果は一貫しているが、血栓摘出患者の患者は、正確性1.0などの極端な値を含んでいない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.109478324371548
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning can be used to analyse physiological data for several purposes. Detection of cerebral ischemia is an achievement that would have high impact on patient care. We attempted to study if collection of continous physiological data from non-invasive monitors, and analysis with machine learning could detect cerebral ischemia in tho different setting, during surgery for carotid endarterectomy and during endovascular thrombectomy in acute stroke. We compare the results from the two different group and one patient from each group in details. While results from CEA-patients are consistent, those from thrombectomy patients are not and frequently contain extreme values such as 1.0 in accuracy. We conlcude that this is a result of short duration of the procedure and abundance of data with bad quality resulting in small data sets. These results can therefore not be trusted.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、いくつかの目的で生理データを分析するのに使うことができる。 脳虚血の検出は、患者のケアに高い影響を与える成果である。 急性期脳卒中における頸動脈内膜切除術および血管内血栓摘出術において,非侵襲的モニターからの連続的生理データの収集がthoの異なる設定で脳虚血を検出できるかどうかを,機械学習を用いて検討した。 2つの異なるグループからの結果と,各グループから1人の患者を詳細に比較した。 CEA患者の結果は一貫しているが、血栓摘出患者の患者は、正確性1.0などの極端な値を含んでいない。 これは、手順の短い期間と、品質の悪いデータが多いことによる、小さなデータセットの結果である、ということが分かっています。 これらの結果は信頼できない。

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