商品情報にスキップ
1 1

深層学習を用いた高齢心不全患者の死亡推定に関する基礎的検討

深層学習を用いた高齢心不全患者の死亡推定に関する基礎的検討

通常価格 ¥440 JPY
通常価格 セール価格 ¥440 JPY
セール 売り切れ
税込

カテゴリ: 部門大会

論文No: 26A3-PS-100

グループ名: 【E】第41回「センサ・マイクロマシンと応用システム」シンポジウム

発行日: 2024/11/18

タイトル(英語): Study on Mortality Prediction for Elderly Heart Failure Patients Using Deep Learning

著者名: 大森 玲奈(信州大学), 南澤 匡俊(信州大学), 桑原 宏一朗(信州大学), 山口 昌樹(信州大学)

キーワード: 深層学習|心不全|ニューラルネットワーク|勾配ブースティング木|ROC曲線

要約(日本語): 本研究では,日本人高齢心不全患者を対象とし,深層学習を用いて死亡推定モデルを構築した。データは心不全データベース(CURE-HF)の1,036名の患者から取得し,ニューラルネットワーク (NN) と勾配ブースティング木 (GBDT) の2つのアルゴリズムを比較した。その結果,GBDTモデルはデータ数が少ない状況でも高い精度を示し,NNはデータ数の増加に伴い精度が向上した。将来的には,生理指標や行動データの活用によりさらなる推定精度向上が期待される。

PDFファイルサイズ: 377 Kバイト

販売タイプ
書籍サイズ
ページ数
詳細を表示する