論文の概要: Tutorial on the development of AI models for medical image analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00766v1
• Date: Thu, 14 Jul 2022 11:21:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-07 14:39:04.202707
• Title: Tutorial on the development of AI models for medical image analysis
• Title（参考訳）: 医用画像解析のためのaiモデルの開発に関するチュートリアル
• Authors: Thijs Kooi
• Abstract要約: コンピュータを使って医療スキャンを読むというアイデアは1966年に初めて導入された。 2012年のAlexnetのブレークスルーは、このトピックに新たな関心を喚起した。 いくつかの病気やモダリティが成功したにもかかわらず、多くの課題が残っている。
• 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: The idea of using computers to read medical scans was introduced as early as 1966. However, limits to machine learning technology meant progress was slow initially. The Alexnet breakthrough in 2012 sparked new interest in the topic, which resulted in the release of 100s of medical AI solutions on the market. In spite of success for some diseases and modalities, many challenges remain. Research typically focuses on the development of specific applications or techniques, clinical evaluation, or meta analysis of clinical studies or techniques through surveys or challenges. However, limited attention has been given to the development process of improving real world performance. In this tutorial, we address the latter and discuss some techniques to conduct the development process in order to make this as efficient as possible.
• Abstract（参考訳）: コンピュータを使って医療スキャンを読むというアイデアは、1966年に導入された。 しかし、機械学習技術の限界は、当初は進歩が遅かったことを意味する。 2012年のAlexnetのブレークスルーは、このトピックに対する新たな関心を呼び、市場に100の医療AIソリューションがリリースされた。 いくつかの病気やモダリティの成功にもかかわらず、多くの課題が残っている。 研究は通常、調査や課題を通じて、特定の応用や技術の開発、臨床評価、臨床研究や技術のメタ分析に焦点を当てる。 しかし、実世界のパフォーマンスを改善するための開発プロセスには限定的な注意が払われている。 本チュートリアルでは,後者を取り上げ,開発プロセスを可能な限り効率的に行うための手法について議論する。

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