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näkemys - 医療 機械学習
乳がん患者の早期予測のための機械学習アプローチ - バングラデシュの患者データを用いた説明可能な人工知能の活用
本研究では、バングラデシュの乳がん患者データを用いて、決定木、ランダムフォレスト、XGBoost、ナイーブベイズ、ロジスティック回帰の5つの教師あり機械学習アルゴリズムを評価し、XGBoostが最高の97%の精度を達成したことを示している。さらに、XGBoostモデルに対してSHAP分析を行い、各特徴量が予測結果に与える影響を解釈している。
機械換気の最適化のための解釈可能な強化学習手法
機械換気の最適化のために、解釈可能な強化学習手法を提案する。患者の酸素飽和度の上昇を目的とし、過度な換気設定による合併症のリスクを抑えるよう設計されている。
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