論文の概要: Machine Learning Applications in Medical Prognostics: A Comprehensive Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02344v1
• Date: Mon, 5 Aug 2024 09:41:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 13:56:46.285260
• Title: Machine Learning Applications in Medical Prognostics: A Comprehensive Review
• Title（参考訳）: 医学診断における機械学習の応用 : 総合的考察
• Authors: Michael Fascia,
• Abstract要約: 機械学習(ML)は、高度なアルゴリズムと臨床データを統合することで、医学的診断に革命をもたらした。 RFモデルは高次元データの処理において堅牢な性能を示す。 CNNは、がん検出において異常な精度を示している。 LSTMネットワークは、時間的データの解析に優れ、臨床劣化の正確な予測を提供する。
• 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 (ML) has revolutionized medical prognostics by integrating advanced algorithms with clinical data to enhance disease prediction, risk assessment, and patient outcome forecasting. This comprehensive review critically examines the application of various ML techniques in medical prognostics, focusing on their efficacy, challenges, and future directions. The methodologies discussed include Random Forest (RF) for sepsis prediction, logistic regression for cardiovascular risk assessment, Convolutional Neural Networks (CNNs) for cancer detection, and Long Short-Term Memory (LSTM) networks for predicting clinical deterioration. RF models demonstrate robust performance in handling high-dimensional data and capturing non-linear relationships, making them particularly effective for sepsis prediction. Logistic regression remains valuable for its interpretability and ease of use in cardiovascular risk assessment. CNNs have shown exceptional accuracy in cancer detection, leveraging their ability to learn complex visual patterns from medical imaging. LSTM networks excel in analyzing temporal data, providing accurate predictions of clinical deterioration. The review highlights the strengths and limitations of each technique, the importance of model interpretability, and the challenges of data quality and privacy. Future research directions include the integration of multi-modal data sources, the application of transfer learning, and the development of continuous learning systems. These advancements aim to enhance the predictive power and clinical applicability of ML models, ultimately improving patient outcomes in healthcare settings.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、疾患予測、リスクアセスメント、患者の予後予測を強化するために、高度なアルゴリズムと臨床データを統合することで、医学的診断に革命をもたらした。 本総説では, 医療診断学における各種ML技術の適用について, その有効性, 課題, 今後の方向性について批判的に考察する。 本手法は,敗血症予測のためのランダムフォレスト(RF),心血管リスク評価のためのロジスティック回帰,がん検出のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN),臨床劣化予測のための長期記憶(LSTM)ネットワークなどである。 RFモデルは、高次元データ処理と非線形関係のキャプチャにおいて堅牢な性能を示し、セプシス予測に特に有効である。 ロジスティック回帰は、心血管リスクアセスメントにおいて、その解釈可能性と使いやすさに価値がある。 CNNは、医療画像から複雑な視覚パターンを学習する能力を活用して、がん検出において例外的な精度を示した。 LSTMネットワークは、時間的データの解析に優れ、臨床劣化の正確な予測を提供する。 レビューでは、各テクニックの長所と短所、モデル解釈可能性の重要性、データ品質とプライバシの課題を強調している。 今後の研究の方向性としては、マルチモーダルデータソースの統合、トランスファーラーニングの適用、継続的学習システムの開発などがある。 これらの進歩は、MLモデルの予測力と臨床応用性を高めることを目的としており、最終的に医療設定における患者の結果を改善する。

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