論文の概要: The Past, Current, and Future of Neonatal Intensive Care Units with Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00225v1
• Date: Wed, 1 Feb 2023 04:07:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-02 13:34:54.943382
• Title: The Past, Current, and Future of Neonatal Intensive Care Units with Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: 人工知能を用いた新生児集中治療ユニットの過去・現在・未来
• Authors: Elif Keles and Ulas Bagci
• Abstract要約: ニューナトロジー応用のための機械学習と深層学習に基づくシステムについて概説した。 これまでに、生存分析、ニューロイメージング、脳波、重要なパラメータのパターン分析、AIによる未熟診断の網膜症が、新生科学における主要な焦点となっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.440109381823186
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI), specifically a branch of AI called deep learning (DL), has proven revolutionary developments in almost all fields, from computer vision to health sciences, and its effects in medicine have changed clinical applications significantly. Although some sub-fields of medicine such as pediatrics have been relatively slow in receiving critical benefits of AI, related research in pediatrics started to be accumulated to a significant level too. Hence, in this paper, we review recently developed machine learning and deep learning based systems for neonatology applications. We systematically evaluate the role of AI in neonatology applications, define the methodologies, including algorithmic developments, and describe the remaining challenges in neonatal diseases. To date, survival analysis, neuroimaging, EEG, pattern analysis of vital parameters, and retinopathy of prematurity diagnosis with AI have been the main focus in neonatology. We have categorically summarized 96 research articles, from 1996 to 2022, and discussed their pros and cons, respectively. We also discuss possible directions for new AI models and the future of neonatology with the rising power of AI, suggesting roadmaps for integration of AI into neonatal intensive care units.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)、特にディープラーニング(DL)と呼ばれるAIの分野は、コンピュータビジョンから健康科学まで、ほぼすべての分野で革命的な発展を証明しており、医療におけるその影響は臨床応用を大きく変えている。 小児科のような一部の医学分野は、AIの重要な利益を受けるのに比較的遅いが、小児科の関連研究もかなりのレベルに蓄積され始めた。 そこで,本稿では,最近開発された新生児用機械学習システムと深層学習システムについて概説する。 ニューナトロジー応用におけるAIの役割を体系的に評価し、アルゴリズム開発を含む方法論を定義し、新生児疾患における残りの課題について述べる。 これまで、生存分析、神経画像化、脳波、バイタルパラメーターのパターン解析、およびaiによる未熟診断の網膜症は、新生児科で主に注目されてきた。 1996年から2022年にかけて96の論文を分類し,それぞれ長所と短所について論じた。 また、新生児集中治療ユニットへのAI統合のロードマップを提案するとともに、新たなAIモデルの可能性や、AIのパワー向上による新生生物学の将来についても論じる。

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