10:00 〜 10:20
[4M1-GS-10-01] ランキング学習による臨床診断支援システム
Listwise approachによる診断性能の向上
キーワード:臨床診断支援システム、鑑別診断、ランキング学習、診断エラー
目的: "患者の自覚症状、他覚症状、身体所見、臨床検査結果、画像検査結果等"から、"可能性のある疾患の順位付きリスト"を出力する臨床診断支援システムを開発した。
システムの目的は、内科医、総合診療医の鑑別診断の支援である。
臨床診断支援システムは、診断エラーの防止に有用である。
医師の鑑別診断プロセスは、ランキング学習との親和性が高い。
方法:
評価関数は、NDCGである。
損失関数は、Approximate NDCG、Gumbel Approximate NDCGである。
ソフトウェアライブラリは、TensorFlow、TensorFlow Rankingを採用した。
結果: 評価関数による推論結果の評価、実症例による診断性能の評価ともに、従来の手法(Pointwise Approch)よりも高い性能を示した。
結論: "ランキング学習による臨床診断支援システム"は、内科医、総合診療医の鑑別診断の支援と診断エラーの防止に有用である。
システムの目的は、内科医、総合診療医の鑑別診断の支援である。
臨床診断支援システムは、診断エラーの防止に有用である。
医師の鑑別診断プロセスは、ランキング学習との親和性が高い。
方法:
評価関数は、NDCGである。
損失関数は、Approximate NDCG、Gumbel Approximate NDCGである。
ソフトウェアライブラリは、TensorFlow、TensorFlow Rankingを採用した。
結果: 評価関数による推論結果の評価、実症例による診断性能の評価ともに、従来の手法(Pointwise Approch)よりも高い性能を示した。
結論: "ランキング学習による臨床診断支援システム"は、内科医、総合診療医の鑑別診断の支援と診断エラーの防止に有用である。
講演PDFパスワード認証
論文PDFの閲覧にはログインが必要です。参加登録者の方は「参加者用ログイン」画面からログインしてください。あるいは論文PDF閲覧用のパスワードを以下にご入力ください。