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連載 医療AI技術の現在と未来――できること・できそうなこと・できないこと・Vol.10
医療時系列データへのAI応用
AI for medical time series data
清田 純
1
Jun SEITA
1
1理化学研究所 情報統合本部先端データサイエンスプログラム医療データ深層学習チーム
キーワード:
時系列
,
RNN
,
Transformer
,
PhysioNet
Keyword:
時系列
,
RNN
,
Transformer
,
PhysioNet
pp.1088-1093
発行日 2022年12月17日
Published Date 2022/12/17
DOI https://doi.org/10.32118/ayu283111088
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◎人間にとって過去や現在の情報から未来の状態を予測したいというのはかなり強い欲求である.明日の天気,来週の株価,来年の人気商品など,強いモチベーションがあるため,時系列に沿ってデータが蓄積され,機械学習が登場するはるか以前から数理モデルを用いてさまざまな研究が行われてきた.医療の分野でも明日の,来週の,来年の患者の状態を予測することはきわめて強い関心事であり,予測手法の研究も同様である.そこに機械学習そして深層学習という新しい手法が登場したために,医療時系列データの解析・予測は新しい局面を迎えている.本稿では深層学習によるアプローチを中心に概観する.
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