Fugu-MT 論文翻訳(概要): AI-Driven Early Detection of Cardiovascular Diseases: Reducing Healthcare Costs and improving patient Outcomes

論文の概要: AI-Driven Early Detection of Cardiovascular Diseases: Reducing Healthcare Costs and improving patient Outcomes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08229v1
Date: Mon, 09 Jun 2025 20:56:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-20 03:37:10.107632
Title: AI-Driven Early Detection of Cardiovascular Diseases: Reducing Healthcare Costs and improving patient Outcomes
Title（参考訳）: 心血管疾患のAIによる早期診断 : 医療費の削減と患者予後の改善
Authors: Ahasan Ahmed, Albatoul Khaled, Muhammad Waqar, DrJavaid Akhtar Hashmi, Hazem AbdulKareem Alfanash, Wesam Taher Almagharbeh, Amine Hamdache, Ilias Elmouki,
Abstract要約: 本研究の主な目的は、人工知能(AI)の主な特徴と、早期心血管疾患(CVD)検出、材料および方法の適用性について論じることである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The main goal from this study is to discuss the main features of Artificial intelligence (AI) as well as their applicability for early cardiovascular Disease (CVDs) Detection, Material and Method : Systematic review approach Results : It was seen that integrating AI algorithm the diagnosis of CVDs become more accurate and lee time consuming. Conclusion: Now the concept of using AI technologies in cardiovascular health care holds the potential to transform disease management .
Abstract（参考訳）: 本研究の主な目的は、人工知能(AI)の主な特徴と、早期心血管疾患(CVD)検出、材料および方法の適用性について論じることである。結論: 心臓血管医療におけるAI技術の利用という概念は、病気管理を変革する可能性を秘めている。

関連論文リスト

Advancements in Artificial Intelligence Applications for Cardiovascular Disease Research [0.0]
人工知能(AI)の最近の進歩は、心臓血管医学に革命をもたらした。ディープラーニングアーキテクチャは、医療画像と生理的信号の自動解析を可能にする。今後の方向性は、パーソナライズされた心血管ケアを洗練させるために、マルチモーダルデータと適応アルゴリズムを統合するハイブリッドモデルに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (2025-06-04T08:31:28Z)
The Role of AI in Early Detection of Life-Threatening Diseases: A Retinal Imaging Perspective [10.884863227198975]
我々は最新のOCT/AおよびAO開発、AI/MLアプローチ、mHealth/Tele-ophthalmologyイニシアチブを体系的に合成する。本稿では,マルチセンタープロトコルの標準化,将来性検証,網膜スクリーニングのシームレス化のためのロードマップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-05-27T07:19:37Z)
The Impact of Artificial Intelligence on Emergency Medicine: A Review of Recent Advances [0.2544903230401084]
人工知能(AI)は、診断プロセスを強化し、患者の結果を改善することで、救急医療に革命をもたらす。機械学習とディープラーニングは、複雑な画像データの解釈において重要な要素であり、迅速で正確な診断を提供し、従来の診断方法を超える可能性がある。これらの進歩にもかかわらず、AIを臨床実践に統合することは、データのプライバシ、アルゴリズムバイアス、さまざまな設定にまたがる広範な検証の必要性といった課題を提示している。
論文参考訳（メタデータ） (2025-03-17T17:45:00Z)
2-Factor Retrieval for Improved Human-AI Decision Making in Radiology [41.2574078312095]
本研究では、従来使用されていたAI技術と「2要素探索(2FR)」と呼ばれる新たな手法を比較した。 2FRは、インタフェース設計と検索検索の組み合わせで、同様のラベル付きデータを、このデータを処理せずに返す。胸部X線診断で検査すると, 2FRは, 臨床医が放射線科医である場合に, 臨床医の精度が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-30T06:44:42Z)
Explainable Artificial Intelligence for Medical Applications: A Review [42.33274794442013]
本稿では、説明可能な人工知能(XAI)に関する最近の研究をレビューする。視覚、オーディオ、マルチモーダルの観点からの医療実践に焦点を当てている。我々は、将来の研究者や医療専門家に支援とガイダンスを提供することを目的として、これらのプラクティスを分類し、合成することに努めます。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-15T11:31:06Z)
AI for the prediction of early stages of Alzheimer's disease from neuroimaging biomarkers -- A narrative review of a growing field [0.0]
構造MRIとPET画像を用いた単一モダリティ研究はADの分類において高い精度を示している。複数のニューロイメージング技術とバイオマーカーを統合するマルチモダリティ研究は、性能と堅牢性を改善した。課題は、データの標準化、モデル解釈可能性、一般化可能性、臨床統合、倫理的考察にある。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-25T09:22:53Z)
Breast Cancer Diagnosis: A Comprehensive Exploration of Explainable Artificial Intelligence (XAI) Techniques [38.321248253111776]
乳がんの診断・診断における説明可能な人工知能(XAI)技術の適用について検討する。複雑なAIモデルと実用的な医療アプリケーションの間のギャップを埋めることにおけるXAIの可能性を強調することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-01T18:50:03Z)
A Survey of Artificial Intelligence in Gait-Based Neurodegenerative Disease Diagnosis [51.07114445705692]
神経変性疾患(神経変性疾患、ND)は、伝統的に医学的診断とモニタリングのために広範囲の医療資源と人的努力を必要とする。重要な疾患関連運動症状として、ヒトの歩行を利用して異なるNDを特徴づけることができる。人工知能(AI)モデルの現在の進歩は、NDの識別と分類のための自動歩行分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-21T06:44:40Z)
Artificial Intelligence in Assessing Cardiovascular Diseases and Risk Factors via Retinal Fundus Images: A Review of the Last Decade [8.500005168315292]
近年,様々なCVD関連トピックの分析に人工知能(AI)手法の利用が注目されている。心臓の機能をよりよく理解し、微小血管の特徴と機能に基づく変化を予想するために、研究者は現在、AIと非侵襲網膜スキャンの統合を検討している。 AIを用いた早期発見と心血管疾患の予測を大規模に活用することにより、医療システムにおける心血管イベントの数や財政的歪みを減少させる大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-11T13:09:11Z)
Rethinking Human-AI Collaboration in Complex Medical Decision Making: A Case Study in Sepsis Diagnosis [34.19436164837297]
我々は、最先端のAIアルゴリズムに基づいてSepsisLabを構築し、それを拡張して、セプシス開発の将来予測を予測する。我々は、SepsisLabがAIによる敗血症診断の将来に向けて有望な人間とAIのコラボレーションパラダイムを実現することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-17T19:19:39Z)
The Role of AI in Drug Discovery: Challenges, Opportunities, and Strategies [97.5153823429076]
この分野でのAIのメリット、課題、欠点についてレビューする。データ拡張、説明可能なAIの使用、従来の実験手法とAIの統合についても論じている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-08T23:23:39Z)

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。