論文の概要: Machine Learning Applications in Traumatic Brain Injury: A Spotlight on Mild TBI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03621v2
• Date: Thu, 11 Jan 2024 13:34:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-12 11:14:34.717278
• Title: Machine Learning Applications in Traumatic Brain Injury: A Spotlight on Mild TBI
• Title（参考訳）: 外傷性脳損傷における機械学習の応用 - Mild TBIのスポットライト
• Authors: Hanem Ellethy, Shekhar S. Chandra, and Viktor Vegh
• Abstract要約: TBIにおける臨床情報とCTスキャンに応用された最先端機械学習(ML)技術について概説する。 このレビューは、データ駆動型アプローチと標準診断データを用いて、TBIの診断を改善することを目的とした将来の研究のインスピレーションの源となるかもしれない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.972285423076459
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Traumatic Brain Injury (TBI) poses a significant global public health challenge, contributing to high morbidity and mortality rates and placing a substantial economic burden on healthcare systems worldwide. The diagnosis of TBI relies on clinical information along with Computed Tomography (CT) scans. Addressing the multifaceted challenges posed by TBI has seen the development of innovative, data-driven approaches, for this complex condition. Particularly noteworthy is the prevalence of mild TBI (mTBI), which constitutes the majority of TBI cases where conventional methods often fall short. As such, we review the state-of-the-art Machine Learning (ML) techniques applied to clinical information and CT scans in TBI, with a particular focus on mTBI. We categorize ML applications based on their data sources, and there is a spectrum of ML techniques used to date. Most of these techniques have primarily focused on diagnosis, with relatively few attempts at predicting the prognosis. This review may serve as a source of inspiration for future research studies aimed at improving the diagnosis of TBI using data-driven approaches and standard diagnostic data.
• Abstract（参考訳）: 外傷性脳損傷(TBI)は、世界的な公衆衛生上の大きな課題となり、高い死亡率と死亡率をもたらし、世界中の医療システムに重大な経済的負担を負う。 TBIの診断はCTスキャンとともに臨床情報に依存する。 TBIによって引き起こされる多面的課題に対処するために、この複雑な状態に対して革新的なデータ駆動アプローチが開発されている。 特に特筆すべきは、伝統的な方法がしばしば不足するtbiのケースの大部分を占めるmtbi(mtbi)の流行である。 そこで我々は,TBIにおける臨床情報とCTスキャンに応用された最先端機械学習(ML)技術について,特にmTBIに注目した。 データソースに基づいてmlアプリケーションを分類し、現在まで使用されているmlテクニックのスペクトルがある。 これらの技術のほとんどは診断に重点を置いており、予後を予測する試みは比較的少ない。 このレビューは、データ駆動アプローチと標準診断データを用いてtbiの診断を改善することを目的とした将来の研究のインスピレーションとなるかもしれない。

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