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アイテム
集合知定理に基づくクラス判別法の提案と医療分野への応用に関する検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/207843
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/20784389035e33-2f57-4a53-9fcd-82eacaaad3c5
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-GNWS2020004.pdf (1.6 MB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||||||||
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| 公開日 | 2020-11-13 | |||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||
| タイトル | 集合知定理に基づくクラス判別法の提案と医療分野への応用に関する検討 | |||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||
| タイトル | Class Discrimination Method based on Theory of Collective Intelligence and its Application to Medical Field | |||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||
| 主題 | 深層学習,人工知能,集合知定理,アンサンブル学習 | |||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 日本大学 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 日本大学 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 日本大学 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 広島大学 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 広島大学 | ||||||||||||||||
| 著者名 |
吉開, 範章
× 吉開, 範章
× 栗野, 俊一
× 橋口, 徳一
× 加澤, 佳奈
× 森山, 美知子
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| 論文抄録 | ||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||
| 内容記述 | ノイズを多く含んだデータに対するクラス判別システムに関する検討を行い，時系列変化も考慮して教師データ自体にノイズが含まれる場合の改善法として集合知定理を活用する方法を示す．その応用分野として，保健指導における患者の重症化リスクを予測する AI を試作し，専門家の予測との一致率を評価した．その結果，人の目視で見逃していた高リスク者を特定可能であり，さらに，提案手法により一致率の予測精度の向上が期待できる事を確認した． | |||||||||||||||
| 書誌情報 |
ワークショップ2020 （GN Workshop 2020) 論文集 巻 2020, p. 19-23, 発行日 2020-11-13 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||||
