Fugu-MT 論文翻訳(概要): Response to: Significance and stability of deep learning-based identification of subtypes within major psychiatric disorders. Molecular Psychiatry (2022)

論文の概要: Response to: Significance and stability of deep learning-based identification of subtypes within major psychiatric disorders. Molecular Psychiatry (2022)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04934v1
Date: Fri, 10 Jun 2022 08:09:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-13 15:02:04.443118
Title: Response to: Significance and stability of deep learning-based identification of subtypes within major psychiatric disorders. Molecular Psychiatry (2022)
Title（参考訳）: 主な精神疾患における深層学習に基づくサブタイプ同定の意義と安定性分子精神医学(2022年)
Authors: Xizhe Zhang, Fei Wang, Weixiong Zhang
Abstract要約: ウィンターとハーンは、機械学習を用いた神経生物学的特徴に基づいて、主要な精神医学疾患(MPD)のサブタイプを特定する研究についてコメントした。基本的な機械学習の概念に対する誤解を指摘し、関連するいくつかの重要な問題を概説する必要があります。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.825542780337493
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recently, Winter and Hahn [1] commented on our work on identifying subtypes of major psychiatry disorders (MPDs) based on neurobiological features using machine learning [2]. They questioned the generalizability of our methods and the statistical significance, stability, and overfitting of the results, and proposed a pipeline for disease subtyping. We appreciate their earnest consideration of our work, however, we need to point out their misconceptions of basic machine-learning concepts and delineate some key issues involved.
Abstract（参考訳）: 近年,Winter and Hahn [1] は,機械学習 [2] を用いた神経生物学的特徴に基づく主要な精神医学疾患(MPD)のサブタイプ同定に関する研究についてコメントしている。研究チームは,本手法の一般化可能性と結果の統計的意義,安定性,過度な適合性に疑問を呈し,病型分類のためのパイプラインを提案した。彼らの仕事に対する真剣な配慮に感謝していますが、基本的な機械学習の概念に対する誤解を指摘し、関連するいくつかの重要な問題を要約する必要があります。

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