論文の概要: Review of multimodal machine learning approaches in healthcare
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02460v2
- Date: Mon, 12 Feb 2024 01:10:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-13 20:18:47.558694
- Title: Review of multimodal machine learning approaches in healthcare
- Title（参考訳）: 医療におけるマルチモーダル機械学習アプローチの見直し
- Authors: Felix Krones, Umar Marikkar, Guy Parsons, Adam Szmul, Adam Mahdi
- Abstract要約: 臨床医は、情報的な判断をするために、さまざまなデータソースに依存しています。
機械学習の最近の進歩は、より効率的なマルチモーダルデータの取り込みを促進する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine learning methods in healthcare have traditionally focused on using
data from a single modality, limiting their ability to effectively replicate
the clinical practice of integrating multiple sources of information for
improved decision making. Clinicians typically rely on a variety of data
sources including patients' demographic information, laboratory data, vital
signs and various imaging data modalities to make informed decisions and
contextualise their findings. Recent advances in machine learning have
facilitated the more efficient incorporation of multimodal data, resulting in
applications that better represent the clinician's approach. Here, we provide a
review of multimodal machine learning approaches in healthcare, offering a
comprehensive overview of recent literature. We discuss the various data
modalities used in clinical diagnosis, with a particular emphasis on imaging
data. We evaluate fusion techniques, explore existing multimodal datasets and
examine common training strategies.
- Abstract（参考訳）: 医療における機械学習の手法は、伝統的に単一のモダリティからのデータを使用することに重点を置いており、意思決定を改善するために複数の情報源を統合する臨床実践を効果的に再現する能力を制限する。
臨床医は通常、患者の人口統計情報、検査データ、バイタルサイン、様々な画像データモダリティを含む様々なデータソースを使用して、インフォームドな意思決定を行い、彼らの発見を文脈づける。
機械学習の最近の進歩により、マルチモーダルデータのより効率的な導入が促進され、臨床医のアプローチをより良く表現できるアプリケーションが生まれた。
本稿では,医療におけるマルチモーダル機械学習のアプローチを概観し,最近の文献を概観する。
臨床診断に使用される様々なデータ形態について,特に画像データに着目して検討する。
融合技術を評価し、既存のマルチモーダルデータセットを探索し、一般的なトレーニング戦略を検討する。
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