論文の概要: Using Deep Learning to Improve Early Diagnosis of Pneumonia in Underdeveloped Countries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05023v1
• Date: Mon, 10 Oct 2022 21:38:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 17:14:02.598137
• Title: Using Deep Learning to Improve Early Diagnosis of Pneumonia in Underdeveloped Countries
• Title（参考訳）: 深層学習による未開発国における肺炎早期診断の改善
• Authors: Kyler Larsen
• Abstract要約: この仮説は、深層学習モデルがX線形式で入力を受け取り、医師の同等の精度で診断を行うことができるというものである。 このモデルは、所定の正常および異常な肺所見を有する2000枚のX線画像に基づいて訓練された。 結果は、検査されたアルゴリズムが、異常な肺所見を平均82.5%の時間で正確に識別できたことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As advancements in technology and medicine are being made, many countries are still unable to access quality medical care due to cost and lack of qualified medical personnel. This discrepancy in healthcare has caused many preventable deaths, either due to lack of detection or lack of care. One of the most prevalent diseases in the world is pneumonia, an infection of the lungs that killed 2.56 million people worldwide in 2017. In this same year, the United States recorded a pneumonia death rate of 15.88 people per 100000 in population, while much of Sub-Saharan Africa, such as Chad and Guinea, experienced death rates of over 150 people per 100000. In sub-Saharan Africa, there is an extreme shortage of doctors and nurses, estimated to be around 2.4 million. The hypothesis being tested is that a deep learning model can receive input in the form of an x-ray and produce a diagnosis with the equivalent accuracy of a physician, compared to a prediagnosed image. The model used in this project is a modified convolutional neural network. The model was trained on a set of 2000 x-ray images that have predetermined normal and abnormal lung findings, and then tested on a set of 400 images that contains evenly split images of pneumonia and healthy lungs. For each computer-run test, data was collected on a base measurement of accuracy, as well as more specific metrics such as specificity and sensitivity. Results show that the algorithm tested was able to accurately identify abnormal lung findings an average of 82.5% of the time. The model achieved a maximum specificity of 98.5% and a maximum sensitivity of 90% separately, and the highest simultaneous values of these two metrics was a sensitivity of 90% and a specificity of 78.5%. This research can be further improved by testing other deep learning models as well as machine learning models to improve the metric scores and chance of correct diagnoses.
• Abstract（参考訳）: 技術や医療の進歩が進むにつれ、多くの国は、医療費や資格の欠如により、いまだに質の高い医療を受けることができない。 この医療の不一致は、検出の欠如やケアの欠如によって、多くの予防可能な死を引き起こしている。 世界でもっとも一般的な病気の1つが肺炎で、2017年に世界で2億5500万人が死亡した。 同年、アメリカは100000人当たり15.88人の肺炎死亡率を記録したが、チャドやギニアなどサハラ以南のアフリカでは100000人当たり150人以上の死亡率を記録した。 サハラ以南のアフリカでは医師や看護師が極端に不足しており、およそ240万人と推定されている。 テスト中の仮説は、深層学習モデルがX線形式で入力を受け取り、前診断画像と比較して医師の同等の精度で診断できるというものである。 このプロジェクトで使用されるモデルは、畳み込みニューラルネットワークの改良である。 モデルでは、正常肺と異常肺の2000個のx線画像を訓練し、その後、肺炎と健康肺の均等に分割された画像を含む400枚の画像でテストした。 各コンピュータ実行テストでは、精度のベース測定と、特異度や感度などのより具体的な測定値に基づいてデータが収集された。 その結果、試験されたアルゴリズムは、平均82.5%の確率で異常な肺所見を正確に同定することができた。 このモデルは98.5%の最大特異度と90%の最大感度を別々に達成し、これらの2つの指標の最高同時値は90%の感度と78.5%の特異度であった。 この研究は、他のディープラーニングモデルや機械学習モデルをテストすることでさらに改善され、メトリクススコアと正しい診断の可能性を改善することができる。

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