論文の概要: DREAMS: A python framework to train deep learning models with model card reporting for medical and health applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17815v1
- Date: Thu, 26 Sep 2024 13:12:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-28 19:42:02.025481
- Title: DREAMS: A python framework to train deep learning models with model card reporting for medical and health applications
- Title（参考訳）: DREAMS:医療・医療応用のためのモデルカードレポートによるディープラーニングモデルをトレーニングするためのピソンフレームワーク
- Authors: Rabindra Khadka, Pedro G Lind, Anis Yazidi, Asma Belhadi,
- Abstract要約: 本稿では,脳波データ処理,モデルトレーニング,レポート生成に適した総合的なディープラーニングフレームワークを提案する。
AI開発者によってさらに適応され、開発されるように構築されているが、モデルカードを通じて、開発者と臨床医の両方が使用する結果と具体的な情報を報告することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.2934799091933815
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Electroencephalography (EEG) data provides a non-invasive method for researchers and clinicians to observe brain activity in real time. The integration of deep learning techniques with EEG data has significantly improved the ability to identify meaningful patterns, leading to valuable insights for both clinical and research purposes. However, most of the frameworks so far, designed for EEG data analysis, are either too focused on pre-processing or in deep learning methods per, making their use for both clinician and developer communities problematic. Moreover, critical issues such as ethical considerations, biases, uncertainties, and the limitations inherent in AI models for EEG data analysis are frequently overlooked, posing challenges to the responsible implementation of these technologies. In this paper, we introduce a comprehensive deep learning framework tailored for EEG data processing, model training and report generation. While constructed in way to be adapted and developed further by AI developers, it enables to report, through model cards, the outcome and specific information of use for both developers and clinicians. In this way, we discuss how this framework can, in the future, provide clinical researchers and developers with the tools needed to create transparent and accountable AI models for EEG data analysis and diagnosis.
- Abstract（参考訳）: 脳波データ(EEG)は、研究者や臨床医がリアルタイムで脳活動を観察するための非侵襲的な方法を提供する。
深層学習技術と脳波データの統合により、意味のあるパターンを識別する能力が大幅に向上し、臨床と研究の両方の目的において貴重な洞察が得られた。
しかし、これまでのほとんどのフレームワークは、EEGデータ分析のために設計されており、事前処理やディープラーニングの手法に重点を置いており、臨床医と開発者の両方のコミュニティで利用している。
さらに、倫理的考慮、バイアス、不確実性、脳波データ分析のためのAIモデルに固有の制限といった重要な問題は、しばしば見過ごされ、これらの技術の責任を負う実装に課題が生じる。
本稿では,脳波データ処理,モデルトレーニング,レポート生成に適した総合的なディープラーニングフレームワークを提案する。
AI開発者によってさらに適応され、開発されるように構築されているが、モデルカードを通じて、開発者と臨床医の両方が使用する結果と具体的な情報を報告することができる。
このようにして、このフレームワークが、将来、脳波データ分析と診断のための透明で説明可能なAIモデルを作成するために必要なツールを、臨床研究者や開発者に提供する方法について論じる。
関連論文リスト
- Comprehensive Review of EEG-to-Output Research: Decoding Neural Signals into Images, Videos, and Audio [0.0]
機械学習と生成モデリングの最近の進歩は、知覚経験の再構築における脳波の応用を触媒している。
本稿では,脳波から出力までの研究を体系的にレビューし,最先端のジェネレーティブ手法,評価指標,データ課題に焦点をあてる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-28T03:50:56Z) - Comparative Analysis of Deep Learning Approaches for Harmful Brain Activity Detection Using EEG [7.766736511616383]
発作や周期的な放電などの有害な脳活動の分類は、神経クリティカルケアにおいて重要な役割を果たす。
脳波は脳活動を監視する非侵襲的な方法を提供するが、脳波信号の手動による解釈は時間がかかり、専門家の判断に大きく依存している。
本研究では、有害脳活動の分類に応用したCNN、視覚変換器(ViT)、EEGNetを含むディープラーニングアーキテクチャの比較分析を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-10T19:27:19Z) - Data Analysis in the Era of Generative AI [56.44807642944589]
本稿では,AIを活用したデータ分析ツールの可能性について考察する。
我々は、大規模言語とマルチモーダルモデルの出現が、データ分析ワークフローの様々な段階を強化する新しい機会を提供する方法について検討する。
次に、直感的なインタラクションを促進し、ユーザ信頼を構築し、AI支援分析ワークフローを複数のアプリにわたって合理化するための、人間中心の設計原則を調べます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-27T06:31:03Z) - Generative AI for Health Technology Assessment: Opportunities, Challenges, and Policy Considerations [12.73011921253]
本稿では、医療技術評価(HTA)のための生成人工知能(AI)と大規模言語モデル(LLM)を含む基礎モデルについて紹介する。
本研究は, 4つの重要な領域, 合成証拠, 証拠生成, 臨床試験, 経済モデリングにおける応用について検討する。
約束にもかかわらず、これらの技術は急速に改善されているものの、まだ初期段階にあり、HTAへの適用には慎重な評価が引き続き必要である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-09T09:25:27Z) - A Survey of Models for Cognitive Diagnosis: New Developments and Future Directions [66.40362209055023]
本研究の目的は,認知診断の現在のモデルについて,機械学習を用いた新たな展開に注目した調査を行うことである。
モデル構造,パラメータ推定アルゴリズム,モデル評価方法,適用例を比較して,認知診断モデルの最近の傾向を概観する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-07T18:02:00Z) - Recent Advances in Predictive Modeling with Electronic Health Records [71.19967863320647]
EHRデータを予測モデリングに利用すると、その特徴からいくつかの課題が生じる。
深層学習は、医療を含む様々な応用においてその優位性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T00:31:01Z) - Automated Fusion of Multimodal Electronic Health Records for Better
Medical Predictions [48.0590120095748]
本稿では,多様な入力モダリティと融合戦略を符号化する最適なモデルアーキテクチャを自動検索する,AutoFMという新しいニューラルネットワーク探索フレームワークを提案する。
我々は実世界のマルチモーダルEHRデータと予測タスクについて徹底的な実験を行い、その結果、我々のフレームワークが既存の最先端手法よりも大幅な性能向上を実現していることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-20T15:14:14Z) - Deployment of a Robust and Explainable Mortality Prediction Model: The
COVID-19 Pandemic and Beyond [0.59374762912328]
本研究では、新型コロナウイルスのパンデミック以降の死亡率予測におけるAIモデルの有効性、説明可能性、堅牢性について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-28T18:15:53Z) - Deep learning for temporal data representation in electronic health
records: A systematic review of challenges and methodologies [11.584972135829199]
一時的な電子健康記録は、臨床イベント予測や慢性疾患管理など、二次的な用途のための豊富な情報である。
我々は,2010年1月1日から2020年8月30日までに,構造化EHRデータにおける時間的データ表現に関する深層学習手法を報告した論文を求めた。
データ不規則性、データ不均一性、データの分散性、モデル不透明性を含む4つの大きな課題が特定された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-21T09:00:40Z) - Uncovering the structure of clinical EEG signals with self-supervised
learning [64.4754948595556]
教師付き学習パラダイムは、しばしば利用可能なラベル付きデータの量によって制限される。
この現象は脳波(EEG)などの臨床関連データに特に問題となる。
ラベルのないデータから情報を抽出することで、ディープニューラルネットワークとの競合性能に到達することができるかもしれない。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-31T14:34:47Z) - Opportunities and Challenges of Deep Learning Methods for
Electrocardiogram Data: A Systematic Review [62.490310870300746]
心電図(Electrocardiogram、ECG)は、医学および医療において最も一般的に用いられる診断ツールの1つである。
深層学習法は心電図信号を用いた予測医療タスクにおいて有望な結果を得た。
本稿では、モデリングとアプリケーションの観点から、ECGデータに対するディープラーニング手法の体系的なレビューを行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2019-12-28T02:44:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。