Fugu-MT 論文翻訳(概要): Survey of Machine Learning Techniques To Predict Heartbeat Arrhythmias

論文の概要: Survey of Machine Learning Techniques To Predict Heartbeat Arrhythmias

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10463v1
Date: Mon, 22 Aug 2022 17:33:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-23 14:41:10.763492
Title: Survey of Machine Learning Techniques To Predict Heartbeat Arrhythmias
Title（参考訳）: 心拍不整脈予測のための機械学習技術の検討
Authors: Samuel Armstrong
Abstract要約: 機械学習技術は、病院のライブフィードから抽出したデータのリアルタイム分析では実現できないかもしれない。このプロジェクトでは、さまざまな機械学習技術を比較して、高い精度だけでなく、実際の医療システムで使用されるレイテンシやメモリオーバーヘッドの低いものを見つける。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Many works in biomedical computer science research use machine learning techniques to give accurate results. However, these techniques may not be feasible for real-time analysis of data pulled from live hospital feeds. In this project, different machine learning techniques are compared from various sources to find one that provides not only high accuracy but also low latency and memory overhead to be used in real-world health care systems.
Abstract（参考訳）: バイオメディカルコンピュータ科学の研究の多くは、機械学習技術を使って正確な結果を与える。しかし、これらの技術は、病院のライブフィードから抽出したデータのリアルタイム分析には有効ではないかもしれない。このプロジェクトでは、さまざまなソースから異なる機械学習技術を比較して、高い精度だけでなく、実際の医療システムで使用するレイテンシとメモリオーバーヘッドの低減を実現する。

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