心臓突然死を防ぐ、機械学習による異常検出(AI×医療)【論文】

   

背景)心臓突然死の怖さ

心臓の異常により、症状が発生してから1時間以内に死に至ることを心臓突然死といいます。日本AED財団によると、日本では年間約7.9万人、約7分に1人が心臓突然死によってなくなっているそうです。[参考記事]

植え込み型除細動器をつけると心臓の脈の異常を監視でき、心臓突然死のリスクを減らすことができます。なので、植え込み型除細動器をつけるべき患者を特定する手法が大事になってきます。

↓はてなブックマークで応援お願いします!
このエントリーをはてなブックマークに追加

心臓突然死のリスクが高い患者を検出するというタスクにおいて、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。メキシコにある
Facultad de Ingeniería, Universidad Anáhuac MéxicoのMarisol Martinez-Alanisら研究者の発表を紹介します。

研究者らは、SVMで少量のデータセットで学習し、心臓突然死のリスクが高いデータを発見することを試みました。

テーマ)心臓突然死のリスクへの有効な指標を見つける

まずはM. Martinez-Alanisらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめた。

続きを読むには無料会員登録が必要です。


※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。

業界ごとに記事を読む

PAGE TOP
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x