出産後28日間の生存を守るために、140万人データを機械学習(AI×医療)【論文】

   

背景)子どもの生存が最も過酷な28日間

新生児期として知られる生後28日間は、子どもの生存にとって最も過酷な時期であり、不利な生活条件や医療の影響を強く受けています。 乳児死亡率(IMR)は、子どもの医療状況を示す最も重要な指標の一つです。乳児死亡率が低下することで生存率の改善につながり、国の公衆衛生指標にプラスの影響を与えることができます。

乳児死亡率は生物学的、社会経済的、ヘルスケア的要因が複雑に絡み合っているため、分析のためには大量かつ様々なデータソースが必要です。したがって、大量のデータを処理するための特殊なツールと手法を使用することは不可欠であると言えます。そこで機械学習の技術を乳児死亡率の分析に活用する研究が注目されています。

↓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

乳児死亡率の分析という課題において、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。ブラジルにあるサンパウロ連邦教育科学技術大学のCarlos Eduardo Beluzoら研究者の発表を紹介します。

研究者らは、画像処理技術を用いて新生児の死亡リスクを評価する新しい手法を提案しました。

テーマ)新生児の死亡リスク評価のための機械学習手法の構築

まずはCarlosらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。

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。

MonaCat

投稿者の過去記事

修士2年 (M2).機械学習と自然言語処理の研究をしています.

業界ごとに記事を読む

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