タグ: 医療

A Comprehensive Picture of Factors Affecting User Willingness to Use Mobile Health Applications

  • A Comprehensive Picture of Factors Affecting User Willingness to Use Mobile Health Applications [62.6]
    本研究の目的は,mHealthアプリのユーザ受け入れに影響を与える要因を検討することである。 利用者のデジタルリテラシーは、個人情報を共有するオンライン習慣に続き、使用意欲に最も強い影響を与える。 居住国、年齢、民族、教育などの利用者の人口統計学的背景は、顕著な緩和効果がある。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 10 May 2023 08:11:21 GMT)
  • モバイルヘルスアプリケーションを受け入れるか否かについて、どのような因子が重要か調べた論文。複数の国が対象だが、残念ながら日本は入っていない。
  • 「our study reveals that users’ privacy concern had only a moderate impact, which was outweighed by users’ digital literacy.」というのはやや意外な結果。日本だと話は別だったりするのだろうか。

Huatuo-26M

Large Language Models Encode Clinical Knowledge 

  • Large Language Models Encode Clinical Knowledge [21.6]
    大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成において印象的な能力を示している。 本稿では, 現実性, 正確性, 潜在的害, バイアスを含む複数の軸に沿ったモデル回答の人為的評価のための枠組みを提案する。 本研究は,モデル尺度とインストラクション・インシデント・チューニングにより,理解,知識の想起,医学的推論が向上することを示す。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Mon, 26 Dec 2022 14:28:24 GMT)
  • FLAN-PaLM+様々なテクニックおよびFLAN-PaLM＋instruction prompt tuningで構築したMed-PaLMにより様々な医療分野のベンチマークでSoTA
  • 人間（医者）には及んでいないものの試験合格水準にあるように見え、衝撃的な結果…

A Survey on Medical Document Summarization

  • A Survey on Medical Document Summarization [40.8]
    インターネットは医療業界に劇的な影響を与えており、文書をデジタルで保存、共有、管理することができる。 これにより、重要なデータを見つけ、共有しやすくなり、患者のケアを改善し、医学研究の機会を増やした。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sat, 3 Dec 2022 18:46:44 GMT)
  • 医療ドメインのマルチドキュメント要約に関するサーベイ
  • NLP全般の傾向かもしれないが、最近の盛り上がりを感じる内容

Unsupervised Machine Learning for Explainable Medicare Fraud Detection

  • Unsupervised Machine Learning for Explainable Medicare Fraud Detection [16.3]
    我々は、医療を超過するプロバイダを特定するための、新しい機械学習ツールを開発した。 大規模なメディケアの請求データを用いて、詐欺や過度な監視と整合したパターンを識別する。 提案手法は、ラベル付きトレーニングデータに頼らず、完全に教師なしである。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sat, 5 Nov 2022 15:37:51 GMT)
  • Medicare データを用いた不正検出。

MEDFAIR: 医療画像処理の公平性ベンチマーク

  • MEDFAIR: Benchmarking Fairness for Medical Imaging [44.7]
    MEDFAIRは、医療画像のための機械学習モデルの公正性をベンチマークするフレームワークである。 モデル選択基準の未検討の問題は、公正な結果に重大な影響を及ぼす可能性がある。 異なる倫理的原則を必要とするさまざまな医療応用シナリオを推奨する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 4 Oct 2022 16:30:47 GMT)

医療分野の機械学習における公平性のサーベイ

  • Fair Machine Learning in Healthcare: A Review [53.9]
    医療のための機械学習において公平性の問題が特定されており、特定のグループに対して限られた医療資源を不公平に割り当てたり、過剰な健康リスクを負ったりしている。 公平な問題を露呈し、バイアスを要約し、緩和方法を整理し、将来の機会とともに課題を指摘することで橋を架けます。
    論文  参考訳（メタデータ）  参考訳（全文）  (Wed, 29 Jun 2022 04:32:10 GMT)
    • ヘルスケア分野でAI活用が進んでいるが、そのなかに含まれかねないバイアスの特定と公正性に関するサーベイ。

Trial2Vec

  • Trial2Vec: Zero-Shot Clinical Trial Document Similarity Search using Self-Supervision [42.9]
    同様の臨床試験に注釈を付けずに自己監督を通じて学習するTrial2Vecを提案する。 臨床試験文書(タイトル、資格基準、対象疾患など)のメタ構造と臨床知識を活用して、コントラスト的なサンプルを自動生成する。 本手法は, 可視化により医療的に解釈可能な埋め込みを実現し, 試行錯誤における最良基準値に対して平均15%の精度向上が得られることを示す。
    論文  参考訳（メタデータ）  参考訳（全文）  (Wed, 29 Jun 2022 15:37:11 GMT)
    • 臨床試験文書のベクトル化、to vecシリーズでもかなり特殊な例

医療画像分野のTransformer利用サーベイ

  • Transforming medical imaging with Transformers? A comparative review of key properties, current progresses, and future perspectives [18.0]
    ディープラーニングの最新技術進歩であるTransformerは、自然言語処理やコンピュータビジョンで普及している。 我々は、医療画像に対する最先端のTransformerベースのアプローチを包括的にレビューする。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 2 Jun 2022 16:38:31 GMT)
    • 医療分野の画像処理でTransformerがどのように使われているかのサーベイ。
    • 医療分野とあるが一般的な画像処理でも重要な考え方が多く参考になる。当然ながらMedical image reconstructionなどドメイン依存のタスクも興味深い。

医療分野の大規模連合学習

  • Federated Learning Enables Big Data for Rare Cancer Boundary Detection [98.6]
    6大陸にわたる71の医療機関のデータを含む,これまでで最大のフェデレーテッドML研究の結果を報告する。 グリオ芽腫の稀な疾患に対する腫瘍境界自動検出装置を作製した。 当科では, 外科的に標的とした腫瘍の悪性度を高めるために, 33%の改善率を示し, 腫瘍全体に対する23%の改善率を示した。
    論文  参考訳（メタデータ）  参考訳（全文）  (Fri, 22 Apr 2022 17:27:00 GMT)
    • 大規模に連合学習を用いて希少な腫瘍の自動検出を行ったという研究。著者リストで4ページと参加者が非常に多い。連合学習のユースケースとして非常に重要な結果。