@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00207843,
 author = {吉開, 範章 and 栗野, 俊一 and 橋口, 徳一 and 加澤, 佳奈 and 森山, 美知子},
 book = {ワークショップ2020 （GN Workshop 2020)　論文集},
 month = {Nov},
 note = {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．},
 pages = {19--23},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {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},
 volume = {2020},
 year = {2020}
}