新生児医療におけるAIを用いた臨床的意思決定支援

はじめに

　ここ十数年，ネオコグニトロンのアーキテクチャに基づく画像認識や，トランスフォーマーのアーキテクチャに基づく自然言語処理など，深層学習モデルは非構造化データに対して高い有用性を示してきた。表形式のデータに基づく予測タスクでは，GBDT（Gradient Boosting Decision Trees）などの決定木ベースの機械学習モデルが深層学習モデルと同等以上に有効とされる。GBDTモデルは複雑な関係性を表現でき，SHAP（SHapley Additive exPlanations）分析により説明可能性を確保しやすいことから，医療分野でも採用されることが多い。