著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
1 はじめに
この新しい AI 時代において、ヘルスケア業界は大きな変化のチャンスに直面しています。ビッグデータ、クラウド コンピューティング、人工知能、機械学習などの新興テクノロジーがヘルスケア業界の変革とアップグレードを推進し、社会に地球を揺るがす変化を引き起こしています。業界全体。ヘルスケア業界で技術革新とビジネスの反復をどのように達成し、業界のリーダーになって成功を収めるかは、ヘルスケア業界のハイライトであり、業界の焦点の 1 つとなっています。
2019 年は、マルチタスクおよびマルチモーダルな問題を解決できる最先端の分野であるアンサンブル学習モデルの初年度です。医療画像のセグメンテーションから脳画像認識、インテリジェント診断から正確な治療に至るまで、高度に自動化されたインテリジェントなソリューションが必要です。その中で、統合学習モデルの実世界への応用が徐々に話題になっています。
また、医療現場の複雑化に伴い、従来の単一モデルでは複雑な医療問題に対応できなくなり、データマイニングや機械学習に基づく統合学習モデルにより、より高度な機能を提供できるようになりました。アンサンブル学習モデルは優れた分類パフォーマンスと堅牢性を備えているため、その適用範囲は拡大し続けています。たとえば、画像診断の分野では、医用画像データセットを使用してさまざまな分類器の組み合わせを構築することで診断効果を効果的に向上させることができ、精密医療の分野では、患者の遺伝子データに基づいて補助診断モデルを構築することで、診断効果を効果的に向上させることができます。医師が患者の希少疾患をより適切に特定し、迅速に治療できるよう支援します。医学および製薬の分野では、バイオインフォマティクスや大規模なインターネット データなどの複数の信号ソースを使用し、予測モデルを確立するための複数の学習方法と組み合わせることで、製薬の支援に役立ちます。企業はより正確かつ迅速に医薬品を開発します。
この記事では、「モデルの適用」をテーマに、医療業界における統合学習モデルの適用とさまざまな典型的なシナリオについて詳しく説明します。読者の皆様には、以下の観点から読んで理解していただければ幸いです。
1. 背景の紹介
「モデル アプリケーション」セクションでは、次のような医療業界における統合学習モデルのアプリケーション シナリオに焦点を当てています。
(1) 画像分類
医用画像画像の分析プロセスには複数のモーダル データが含まれます