雑誌文献を検索します。書籍を検索する際には「書籍検索」を選択してください。

Journal of Clinical and Experimental Medicine Volume 283, Issue 11 （December 2022）

医学のあゆみ 283巻11号（2022年12月発行）

Japanese English

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

PDF(450KB)

有料閲覧

閲覧方法のご案内

この論文を閲覧するためにはログインが必要になります。

パスワードを忘れた場合新しくユーザー登録する施設共通IDをご利用の方はこちらから

PPV購入案内

1,243円 (1,130円+税10%) こちらは、1088ページから1093ページの文献です。

PPV（ペイ・パー・ビュー）とは、論文（記事）単位で購入・閲覧ができるサービスです。
購入には医書.jp本会員登録が必要です。

新規会員登録はこちらから

会員登録完了後に改めて上記「購入サイトへ」を選択してください。
または「購入サイトへ」選択後に「購入ログイン」、「新規会員登録」の順に進んでください。

会員登録について詳しくは

こちら

をご確認ください。

Abstract 文献概要
1ページ目 Look Inside
参考文献 Reference

◎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．