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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
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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
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