Recent medRxiv on Health Informatics: July 25, 2024

2024年7月25日 20:34

Individualized Machine-learning-based Clinical Assessment Recommendation System
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、患者の初期特徴集合において重要な特徴が欠けている場合に、どの特徴を追加することで予測精度を向上させるかを決定する方法を提供することでした。具体的には、個々の患者に対してカスタマイズされた特徴推薦を行うiCAREフレームワークを使用し、既存のグローバル推薦手法と比較してその効果を評価することが目的です。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、シンセティックデータセットを使用しています。具体的には、健康な患者と病気の患者を表すポジティブサンプルとネガティブサンプルが含まれる2D散布図を用いたデータセットが複数あります。また、実験では「Early Diabetes dataset」という特定のデータセットも使用されており、異なる特徴空間でのパフォーマンスが評価されています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、個々の患者に最も適した特徴を推薦することで、標準的なグローバル推薦手法に比べて予測精度を向上させることができることが示されました。特に、iCAREフレームワークを用いた推薦が、統計的に有意に精度とAUC（面積下の曲線）で優れていることが示されています。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、さらに多様なデータセットに対してiCAREフレームワークの適用を試み、さまざまな病状や条件におけるフレームワークの有効性を検証する必要があります。また、フレームワークの計算効率やスケーラビリティを改善するための研究も必要です。さらに、実際の臨床環境での実装と評価を行うことで、臨床現場での実用性と影響を評価することも重要です。
title:
Individualized Machine-learning-based Clinical Assessment Recommendation System
creator:
Setiawan, D. R., Wiranto, Y., Girard, J. M., Watts, A., Ashourvan, A.
date:
2024-07-24
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.24.24310941v1

Exploring Temperature Effects on Large Language Models Across Various Clinical Tasks
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、患者の入院期間（Length of Stay）を予測するためのモデルの性能を評価し、異なる温度設定でのモデルの出力におけるランダム性と独創性の影響を評価することでした。これにより、医療分野における大規模言語モデルの有効性と適用性を検証し、より正確な予測モデルの開発を目指しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、患者の入院記録から抽出されたデータが使用されました。具体的には、患者の滞在期間、入院中の死亡率、および患者一人当たりの平均ノート数などの統計データが含まれています。これらのデータを基に、患者の滞在期間を予測するためのモデルが構築されています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、異なる温度設定での大規模言語モデル（LLM）を用いた入院期間の予測において、モデルの性能が一貫していたことを示しました。特に、Llama-3モデルが温度1.0で最低のRMSEを示したことから、高い温度設定が予測性能において有効である可能性が示されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
この研究では、異なる温度設定の影響について一定の理解を深めましたが、さらに多様な設定や他のモデルパラメーター（例えば、Top K設定など）の影響についても検討する必要があります。また、異なる種類の医療データやより大規模なデータセットを用いた検証も行うことで、モデルの汎用性と精度の向上を目指すべきです。
title:
Exploring Temperature Effects on Large Language Models Across Various Clinical Tasks
creator:
Patel, D., Timsina, P., Raut, G., Freeman, R., Levin, M., Nadkarni, G., Glicksberg, B. S., Klang, E.
date:
2024-07-22
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.22.24310824v1

Evaluating the Potential of Wearable Technology in Early Stress Detection: A Multimodal Approach
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、日常生活におけるストレスの検出と評価を改善するための新しい機械学習手法やデータセットの開発に焦点を当てています。特に、ウェアラブルデバイスから得られる生理的データを利用して、リアルタイムでのストレス検出の精度を向上させることを目指していました。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、主にウェアラブルデバイスから収集された生理的データ、例えば心拍数、皮膚温度、呼吸数などのバイオセンサーデータを使用しています。これらのデータは、日常的な状況下でのストレスレベルを測定するために利用されました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文は、複数の機械学習モデルとデータ融合技術を用いて、ウェアラブルデバイスからの生理的データに基づいて、より正確なストレス検出を実現する方法を提案しました。これにより、日常生活におけるストレスの自動検出と評価の精度が向上しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
未解決問題としては、異なる個人の生理的および心理的特性に基づいたカスタマイズされたストレス検出モデルの開発が挙げられます。また、さまざまな環境や状況におけるデータの多様性を考慮したモデルの一般化能力の向上も重要な課題です。さらに、プライバシー保護やデータセキュリティの強化も、今後の研究で取り組むべき重要な問題です。
title:
Evaluating the Potential of Wearable Technology in Early Stress Detection: A Multimodal Approach
creator:
Darwish, B. A., Salem, N. M., Kareem, G., Mahmoud, L. N., Sadek, I.
date:
2024-07-21
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.19.24310732v1

Fine-tuning large language models for effective nutrition support in residential aged care: a domain expertise approach
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、特定のドメイン（栄養失調）に特化した大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングを通じて、栄養失調に関連するノートを識別し、栄養失調の予測モデルを構築することでした。これにより、栄養失調の診断と予防において、より効果的なアプローチを提供することを目指しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、特定のドメインに関連する電子健康記録（EHR）から抽出されたテキストデータを使用しました。これには、栄養失調に関連するクリニカルノートが含まれており、これらのノートはファインチューニングされたモデルの訓練に利用されました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究は、栄養失調の識別と予測に特化したモデルの開発を通じて、栄養失調のリスクが高い患者を早期に特定し、介入するための方法を提供しました。これにより、栄養失調に関連する健康問題の予防と管理が向上することが期待されます。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、他の健康問題や様々なドメインにおいても同様のアプローチを適用し、更に精度の高い予測モデルを開発することが挑戦となります。また、異なる人口統計や地域におけるモデルの適用性と汎用性を高めるための研究も必要です。さらに、実際の臨床現場でのモデルの統合とその影響を評価することも重要な課題です。
title:
Fine-tuning large language models for effective nutrition support in residential aged care: a domain expertise approach
creator:
Alkhalaf, M., Deng, C., Shen, J., Chang, H.-C., Yu, P.
date:
2024-07-21
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.21.24310775v1

Exposomics and Cardiovascular Diseases: A Scoping Review of Machine Learning Approaches
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、エクスポゾームデータを利用して、心血管疾患（CVD）に関連する潜在的なリスク要因を特定し、それに対する機械学習アルゴリズムの適用と効果を評価することです。具体的には、環境、ライフスタイル、社会経済的要因など、エクスポゾームの構成要素を分析し、これらが心血管疾患のリスクにどのように影響を与えるかを探求しました。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、PubMed、IEEE Xplore、ACM Digital Libraryから得られた論文を基に、エクスポゾーム要因と心血管疾患の関連性を探るためのデータが使用されました。具体的には、環境、社会経済、ライフスタイルに関連するキーワードを用いて、これらの要素が含まれる研究を集め、分析しました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究は、エクスポゾーム要素と心血管疾患のリスクとの関連性を明らかにし、特に機械学習技術を用いてこれらの関連性を解析することにより、どのエクスポゾーム要因が心血管疾患の良い予測因子となり得るかを特定することができました。これにより、心血管疾患の予防と治療に向けた新たな方向性が示されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
今後の課題としては、更に詳細なエクスポゾームデータを集めること、異なる地域や人口統計でのデータを比較分析すること、そして機械学習アルゴリズムの精度と効率を向上させることが挙げられます。また、エクスポゾーム要因の長期的な影響を評価し、実際の臨床応用に結びつけるための研究も必要とされています。
title:
Exposomics and Cardiovascular Diseases: A Scoping Review of Machine Learning Approaches
creator:
Argyri, K. D., Gallos, I. K., Amditis, A., Dionysiou, D. D.
date:
2024-07-19
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.19.24310695v1

Radiotherapy continuity for cancer treatment: lessons learned from natural disasters
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、自然災害や災害による中断が発生した際の放射線治療（放射線オンコロジー）の継続性を確保する方法に関する問題を解決することでした。特に、災害が発生した場合における放射線治療の中断を最小限に抑える戦略を評価し、放射線治療のアクセスと品質を維持するための方策を探求することが目的です。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、スコーパス、サイエンスダイレクト、ウェブ・オブ・サイエンス、グーグル・スカラーといった複数のデータベースから集められた文献を用いています。検索キーワードには「放射線治療」、「災害」、「自然」などが含まれており、2000年1月から2023年5月までの期間に発表された記事、レビュー記事、編集記事、書籍の章などが対象とされました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文は、自然災害が発生した際に放射線治療の中断をどのように最小限に抑えるかについての具体的な戦略と提案を提供しました。また、放射線治療の継続性を支えるための実践的なガイドラインやフレームワークを開発し、災害リスク軽減のための国際的な枠組みとの整合性を図る方法を検討しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
放射線治療の中断を防ぐための具体的な実施計画の作成や、災害時における放射線治療の迅速な再開を可能にするためのインフラとプロトコルの強化が必要です。また、さらに詳細なリスク評価と災害対応計画の策定が求められています。これには、異なる地域や環境における特定の課題に対応するためのカスタマイズされたアプローチが含まれるべきです。
title:
Radiotherapy continuity for cancer treatment: lessons learned from natural disasters
creator:
Müller-Polyzou, R., Reuter-Oppermann, M.
date:
2024-07-19
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.18.24310636v1

Protocol for: A Simple, Accessible, Literature-based Drug Repurposing Pipeline
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、文献に基づく発見（LBD）を利用して、精神障害や関連する疾患に対する新しい薬剤の再利用（リパーパシング）候補を特定することでした。特に、機械学習技術を用いて、未知の治療的関連性を持つ可能性のある薬剤を発見することに焦点を当てています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、公開されている電子健康記録（EHR）データベースを利用しています。具体的には、Word2Vec埋め込みとコサイン類似性を用いて、文献に基づく発見を行うためのシンプルな薬剤再利用パイプラインを開発し、その有効性を検証するために2つの異なる外部データセットを使用しています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究は、Word2Vecのような自然言語処理技術を用いて、科学文献から新たな治療候補を発見する手法を提案し、実際に精神障害に対する新しい薬剤の再利用候補を特定することができました。これにより、従来の方法ではアクセスが困難だった材料科学研究のギャップを埋めることができました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
この研究では、Word2Vecを用いたアプローチが有効であることが示されましたが、さらに多くの疾患や薬剤に対して同様のアプローチを適用し、その効果を検証する必要があります。また、薬剤の再利用候補が実際に臨床試験で有効であるかを確認するための追跡研究も必要です。さらに、この手法をさらに発展させて、より多様な医療条件や異なるタイプのデータセットに適用可能な汎用的なモデルを開発することも重要です。
title:
Protocol for: A Simple, Accessible, Literature-based Drug Repurposing Pipeline
creator:
Lange, M., Gogarty, E., Martyn, M., Braude, P., Fayez, F., Carter, B.
date:
2024-07-19
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.18.24310641v1

Impact of Ambient Artificial Intelligence Notes on Provider Burnout
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、医療提供者のバーンアウト（燃え尽き症候群）を軽減するための戦略的介入として、アンビエント人工知能（AI）の統合がどのように機能するかを評価することでした。具体的には、非臨床的な管理タスクの削減がプロフェッショナルな充足感を高め、バーンアウトを軽減するという以前の研究結果に基づき、アンビエントAIツールの使用が医療提供者のバーンアウトに与える影響を明らかにすることを目指していました。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、アンビエントAIアシスタントを使用して生成された臨床ノートに関するデータと、参加者からのフィードバック調査データを使用しました。具体的には、35人の医療提供者から得られたプリテストとポストテストの調査データを分析し、バーンアウトスコアと専門的充足感の変化を評価しました。また、参加者がAIツールの使用経験、満足度、遭遇した課題についての質的評価も行いました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究は、アンビエントAIの使用が医療提供者のバーンアウトスコアを有意に減少させ、プロフェッショナルな充足感を若干向上させることを示しました。特に、少なくとも17回の患者との遭遇でアンビエントAIを使用した医療提供者は、バーンアウトスコアの顕著な改善を経験しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
アンビエントAIツールはカスタマイズの柔軟性が必要であり、さまざまな臨床環境やニーズに適応するためにはさらなる進化が求められます。また、AIが生成する臨床ノートの品質に関しては、遺漏エラーや誤情報の問題が指摘されており、これらの技術的な課題の解決が今後の研究で必要とされています。さらに、AIツールのEHR（電子健康記録）とのシームレスな統合や、話者識別の精度向上も重要な課題として残っています。
title:
Impact of Ambient Artificial Intelligence Notes on Provider Burnout
creator:
MIsurac, J., Knake, L. A., Blum, J. M.
date:
2024-07-19
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.18.24310656v1

Interpretable Machine Learning for Predicting Multiple Sclerosis Conversion from Clinically Isolated Syndrome
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、臨床的に孤立した症候群（CIS）から多発性硬化症（MS）への転換を予測するための機械学習モデルの開発と評価でした。具体的には、異なるデータセット上での特徴組み合わせを用いた予測、モデルと特徴の組み合わせによる最高のF1スコアの決定、元の研究の予測因子との比較、および臨床的有用性の検証を通じて、CISからMSへの転換予測の精度と解釈可能性を向上させることを目指しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、2つの公開データセットを使用しました。1つ目はメキシコの国立神経科学研究所で収集された、273人のメキシコCIS患者からのデータで、20の特徴を含んでいます。2つ目はリトアニアの健康科学大学病院で収集された、138人のリトアニアCIS患者からのデータで、44の特徴を含んでいます。これらのデータセットには、患者の臨床データ、人口統計データ、MRIデータが含まれています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究は、複数の機械学習アルゴリズムを用いてCISからMSへの転換を予測することに成功しました。特に、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシンなどのモデルを評価し、これらのモデルがCISからMSへの転換を予測するために有用であることを示しました。また、SMOTEアップサンプリングを使用してデータセットのクラス不均衡を改善し、クロスデータセットの検証を通じてモデルの一般化能力を評価しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
データセットのサイズが小さいことや多くの欠損値が存在することが制約として挙げられ、これらの問題はモデルの訓練と評価に影響を与える可能性があります。また、異なる人口統計に基づくデータセットを使用したため、選択バイアスが導入される可能性があります。これらの問題に対処し、より大きなデータセットでの検証、さらなる特徴選択の改善、モデルの一般化能力を高めるための研究が必要です。
title:
Interpretable Machine Learning for Predicting Multiple Sclerosis Conversion from Clinically Isolated Syndrome
creator:
Daniel, E. C., TIRUNAGARI, S., Batth, K., Windridge, D., Balla, Y.
date:
2024-07-19
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.18.24310578v1

A Lightweight, End-to-End Explainable, and Generalized attention-based graph neural network to Classify Autism Spectrum Disorder using Meta-Connectivity
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、コネクトームベースの予測モデリングを使用して、自閉症スペクトラム障害（ASD）の症状の重症度を予測することでした。特に、メタ接続性を特徴セットとして使用し、脳領域のエッジ接続性が予測にどのように寄与するかを解析することに焦点を当てています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、ASD患者の脳のコネクトームデータを使用しています。これには、機能的MRI（fMRI）による脳活動データや構造的接続データが含まれている可能性があります。これらのデータを基に、脳の異なる領域間の接続性のパターンを分析し、症状の重症度との関連を調べています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究は、ASDの症状の重症度を予測するための新たな方法論を提供しました。具体的には、脳の接続性データを用いて、症状の重症度がどのように脳の異なる領域の機能的および構造的接続性に関連しているかを明らかにし、これまでの研究ではあまり注目されていなかったメタ接続性の特徴を利用することで、予測の精度を向上させることができました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
今後の課題としては、異なるタイプのASDやさまざまな年齢層、性別におけるモデルの一般化能力を高めることが挙げられます。また、予測モデルの解釈可能性を向上させることや、他の神経発達障害に対する予測モデルの適用可能性の検証も重要です。さらに、実際の臨床現場での利用を視野に入れた実用的なアプローチの開発も求められています。
title:
A Lightweight, End-to-End Explainable, and Generalized attention-based graph neural network to Classify Autism Spectrum Disorder using Meta-Connectivity
creator:
Bhavna, K., Ghosh, N., Banerjee, R., Roy, D.
date:
2024-07-18
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.17.24310610v1

MSPTDfast: An Efficient Photoplethysmography Beat Detection Algorithm
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、光電容積脈波(PPG)信号の心拍検出アルゴリズム「MSPTD」の効率を向上させることでした。既存の「MSPTD」アルゴリズムは他の先進的なアルゴリズム「qppgfast」に比べて計算コストが高いため、より効率的なオープンソース実装を開発することが求められていました。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、PPG-DaLiAデータセットを使用しました。このデータセットには、Empatica E4デバイスを使用して取得された手首のPPG信号と、同時に取得された胸部ECG信号が含まれており、これらは15人の被験者から収集されたものです。被験者は日常生活のプロトコルに従ってデータを収集しており、特にランチブレイク中のデータが分析に使用されました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究では、「MSPTD」アルゴリズムの実行時間を大幅に削減することに成功しました。具体的には、「MSPTDfast」という新しいアルゴリズムが開発され、実行時間を64.4%削減しながらも、心拍検出の精度を維持することができました。これにより、「MSPTD」の効率が大幅に向上しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
この研究では単一のデータセットに基づいて「MSPTDfast」が評価されたため、他の多様なデータセットでの一般化性能はまだ確認されていません。将来的には、さまざまな条件下でのアルゴリズムの性能を検証し、さらなる改善を図る必要があります。また、ベクトル化計算によるLMS計算の最適化がうまく再現できなかったため、このアプローチの改善も必要です。
title:
MSPTDfast: An Efficient Photoplethysmography Beat Detection Algorithm
creator:
Charlton, P. H., Mant, J., Kyriacou, P. A.
date:
2024-07-18
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.18.24310627v1

Evidence-based XAI of clinical decision support systems for differential diagnosis: Design, implementation, and evaluation
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、人工知能（AI）における解釈可能性と説明可能性の問題を解決することです。特に、医療分野における臨床意思決定支援システム（CDSS）で使用されるAIモデルの解釈と説明を改善する方法を探求しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
論文では、特徴のための訓練データ（𝑋_𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛）、ターゲットのための訓練データ（𝑦_𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛）、特徴のためのテストデータ（𝑋_𝑡𝑒𝑠𝑡）、およびターゲットのためのテストデータ（𝑦_𝑡𝑒𝑠𝑡、𝑦_𝑡𝑟𝑢𝑒）を使用しています。これらのデータは、AIモデルの訓練とテストに利用されています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、AIモデルの解釈可能性を向上させるための新しい手法やアプローチが提案され、実際の医療データに適用することで、モデルの予測の理解と信頼性が向上しました。特に、サロゲートモデルを用いた説明可能なAI（XAI）の実装が詳述されており、これによりモデルの予測がどのように導かれたかを解析することが可能になりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
AIモデルの解釈可能性と説明可能性をさらに向上させるための研究が必要です。特に、異なる種類の医療データや複雑な病状に対応できる汎用性の高いモデルの開発、説明の正確性を保証するための厳格な評価基準の設定、さらに、臨床現場での実用化に向けた実装の最適化が挙げられます。
title:
Evidence-based XAI of clinical decision support systems for differential diagnosis: Design, implementation, and evaluation
creator:
Miyachi, Y., Ishii, O., Torigoe, K.
date:
2024-07-18
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.18.24310609v1

A Development Framework for Trustworthy Artificial Intelligence in Health with Example Code Pipelines
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、AIモデルが現実世界のアプリケーションで安定かつ信頼性を保ちながら正確性を維持するために、データの変動を監視し、モデルの適応を可能にする再訓練戦略を通じて、データの分布が変化する状況に対応する方法を提供することでした。これにより、不正確な予測のリスクを最小限に抑え、多様なシナリオでの堅牢なパフォーマンスを保証することを目指しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
具体的なデータセットの詳細は提供されていませんが、AIモデルの開発と評価において、複数の方法を同一サンプルに適用する一貫性や、複数回にわたるデータの摂動を適用した単一方法の一貫性を比較するために使用されたデータが含まれている可能性があります。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、モデルが生産に投入された後のデータセットのシフトを監視することにより、時間経過に伴うまたは異なるコンテキスト間での潜在的なデータの変動を評価する方法が提供されました。これにより、モデルの再訓練戦略を通じてその適応が可能となり、変化する分布に対応しながら精度とセキュリティを維持することが可能になりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
AIの信頼性をさらに向上させるためには、新しい技術的方法を取り入れて未対応の要件に対処するか、既存のものを強化することが可能な、拡張可能なチェックリストの開発が必要です。また、予測の不確実性が高い場合に予測を行わないという閾値を設定するなど、モデルの安全性をさらに高めるための方法も検討されるべきです。
title:
A Development Framework for Trustworthy Artificial Intelligence in Health with Example Code Pipelines
creator:
de-Manuel-y-Vicente, C., Fernandez-Narro, D., Blanes-Selva, V., Garcia-Gomez, J. M., Saez, C.
date:
2024-07-17
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.17.24310418v1

Predicting Early-Onset Colorectal Cancer in Individuals Below Screening Age Using Machine Learning and Real-World Data
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、大腸がん（CRC）および直腸がん（RC）の予測において、どのように機械学習モデルを活用し、特にがん関連特徴を除外した場合の予測性能がどのように変化するかを解析することでした。予測モデルの性能を向上させるための重要な特徴を特定し、予測窓の長さがモデル性能にどのように影響するかを評価することも目的としています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、PCORnetデータモデルから取得した電子健康記録（EHR）データを使用しました。具体的には、診断（Diag）、手続き（Proc）、薬剤（Med）、生命徴候（Vital）、人口統計（Demo）など、さまざまなソースからの特徴が利用されています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究は、がん関連特徴を除外すると予測性能が低下することを明らかにしましたが、それでも特定の特徴が予測において重要であることを示しました。また、予測窓の長さが予測性能に与える影響を評価し、短期予測での性能が長期予測に比べて高いことを確認しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、さらに多様なデータソースを統合し、予測モデルの精度を向上させる方法を探求する必要があります。また、がん関連特徴を除外した場合の性能低下を克服するための新たな特徴選択手法やモデルアプローチの開発も重要です。さらに、異なる種類のがんや他の疾患に対する予測モデルの適用可能性を広げることも、今後の課題として挙げられます。
title:
Predicting Early-Onset Colorectal Cancer in Individuals Below Screening Age Using Machine Learning and Real-World Data
creator:
Sun, C., Mobley, E., Quillen, M., Parker, M., Daly, M., Wang, R., Visintin, I., Ziad, Z., Fishe, J., Parker, A., George, T., Bian, J., Xu, J.
date:
2024-07-17
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.17.24310573v1

Fair and Accessible Parkinson's Disease Screening using a Machine Learning-Powered Web Platform: Research Protocol and Preliminary Results
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、パーキンソン病（PD）の診断を予測するためのAIモデルを開発することでした。特に、マウスやキーボードを使用する際の動作データを収集し、そのデータからPDの有無を予測するための機械学習モデルを構築することが目的です。この研究は、リモートでのデータ収集とAI技術を活用して、PDのスクリーニングプロセスを改善しようと試みています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、参加者からのマウスとキーボードの使用データを収集しました。具体的には、キーボードでのタイピングデータ（キーの位置、押されたキー、タイムスタンプ）や、マウスの動きのデータ（マウスの位置、時間、マウスが指定された形状の内外にあるかどうか）を使用しています。これらのデータは、ゲーム化されたデータ収集体験を通じて収集され、その後、機械学習モデルの訓練に利用されました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究は、リモートでのデータ収集方法を用いて、PDの有無を予測するAIモデルを開発するという新しいアプローチを提案しました。これにより、PDの診断プロセスにおいて、よりアクセスしやすく、低コストで、迅速なスクリーニングが可能となることが期待されます。また、機械学習モデルの訓練において、バイアスを最小化するための方法を採用することで、より公正な診断支援ツールの開発に寄与しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
今後の課題としては、さらに多様な人口統計に基づくデータを収集し、モデルの汎用性と精度を向上させることが挙げられます。また、異なるタイプのデバイスや設定におけるモデルのパフォーマンスを評価し、さまざまな環境での使用に適応させる必要があります。さらに、AIモデルが実際の臨床環境でどのように機能するかを評価する臨床試験の実施も重要です。
title:
Fair and Accessible Parkinson's Disease Screening using a Machine Learning-Powered Web Platform: Research Protocol and Preliminary Results
creator:
Washington, P.
date:
2024-07-17
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.17.24310585v1

Baseline characteristics among 101,407 people with myocardial infarction over nine-year time period: a population-based study using primary care data
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、心筋梗塞（MI）を経験した患者の基本的な特性を記述し、これを基に心血管疾患（CVD）の予測ツールを開発または適用する前の重要なデータを提供することでした。具体的には、英国での心筋梗塞後の生存率や再発率に関する詳細なデータを提供し、将来のリスク予測モデルの改善に役立てることを目指しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、2006年1月1日から2014年12月31日までの間に英国で初めて心筋梗塞を経験した患者のデータを使用しました。これには、患者の生物学的パラメーター（血圧、コレステロール、体重指数など）、共存症（脳卒中、心不全、高血圧など）、処方された薬剤（ACE阻害剤、スタチンなど）、社会的剥奪度などの情報が含まれています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文により、心筋梗塞を経験した患者の包括的な基本特性が明らかにされ、特に性別や社会的剥奪度による生存率の差異に関する洞察が得られました。また、様々な生物学的パラメーターや共存症の分布が示され、これらが心筋梗塞後の患者の予後にどのように影響するかの理解が深まりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、患者の生存率や再発率に影響を与える新たなリスク要因の特定、さらに詳細なリスク予測モデルの開発が必要です。また、社会的、経済的要因が心筋梗塞の予後にどのように影響するかをさらに詳しく分析する必要があります。これにより、よりパーソナライズされた治療戦略や予防策が可能になるでしょう。
title:
Baseline characteristics among 101,407 people with myocardial infarction over nine-year time period: a population-based study using primary care data
creator:
Arsene, C.
date:
2024-07-17
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.17.24310434v1

Performance of Wearable Pulse Oximetry During Controlled Hypoxia Induction
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、スマートウォッチ（Apple Watch Series 7）とパルスオキシメーター（Masimo MightySat Rx）が測定する血中酸素飽和度（SpO2）の精度を、動脈血ガス分析（ABG）による血中酸素飽和度（SaO2）と比較することにより、低酸素状態（hypoxemia）下でのこれらのデバイスの測定精度を評価することでした。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
研究では、計308回のSaO2測定がABG分析によって行われ、その中で102回のSaO2測定が最初の酸素飽和度低下シーケンス中に収集されました。これらの測定に対して、Masimo MightySat Rxからは101回、Apple Watch Series 7からは92回のSpO2測定が同時に行われました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究は、低酸素状態下でのスマートウォッチとパルスオキシメーターのSpO2測定の精度をABG分析と比較することで、これらのデバイスの信頼性を評価し、特に低酸素状態におけるその精度を検証しました。Bland-Altmanプロットを用いた分析から、これらのデバイスは一定の誤差範囲内で比較的正確な測定を提供することが示されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
未解決の問題として、異なる生理的および病理的状態でのデバイスの精度をさらに検証すること、さまざまな人種や肌の色に対するデバイスの精度の差異を評価すること、そしてより広範な環境条件下でのデバイス性能の評価が挙げられます。これらの問題に取り組むことで、デバイスの使用がさらに最適化され、信頼性が向上することが期待されます。
title:
Performance of Wearable Pulse Oximetry During Controlled Hypoxia Induction
creator:
Jiang, Y., Spies, C., Roghanizad, A. R., Bhosai, S. J., Snyder, L., Burke, A., MacLeod, D., Dunn, J.
date:
2024-07-16
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.16.24310506v1

Exploring the potential of Claude 2 for risk of bias assessment: Using a large language model to assess randomized controlled trials with RoB 2
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文は、ランダム化比較試験（RCT）のバイアスのリスクを評価する際に、大規模言語モデル（LLM）であるClaudeを使用して、人間のレビュアーとの間でどの程度一致するかを調査することを目的としています。具体的には、RoB 2ツールを使用して、人間による評価とLLMによる評価の一致度を比較し、LLMが臨床試験のバイアス評価に有用かどうかを検証することが目的です。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、選択されたRCTのバイオグラフィカルな参照詳細、Cochraneの著者によるRoB（バイアスのリスク）評価の結果、研究の場所、研究された病状・疾患、介入のタイプ（薬理学的介入、外科的介入、非薬理学的非侵襲的介入）、コントロール介入のタイプ、Cochrane Reviewで名前が挙げられたアウトカムと比較、元のRCTで名前が挙げられたアウトカム、公表された研究プロトコルと登録エントリーの参照などのデータを手動で抽出しました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、LLM（特にClaude 2）を使用してRCTのバイアスのリスクを評価する方法の有効性を検証し、人間のレビュアーによる評価との間で軽度から公正な一致が見られたことが確認されました。これにより、LLMがRCTのバイアス評価を支援するツールとして一定の可能性を持っていることが示されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
LLMと人間のレビュアーとの間で完全な一致が得られなかったため、LLMの評価精度をさらに向上させる方法についての研究が必要です。また、異なるタイプの介入や異なる疾患に対するLLMの評価能力をさらに検証する必要があります。さらに、LLMが生成する評価の透明性と説明責任を高めるための方法も検討する必要があります。
title:
Exploring the potential of Claude 2 for risk of bias assessment: Using a large language model to assess randomized controlled trials with RoB 2
creator:
Eisele-Metzger, A., Lieberum, J.-L., Toews, M., Siemens, W., Heilmeyer, F., Haverkamp, C., Boehringer, D., Meerpohl, J. J.
date:
2024-07-16
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.16.24310483v1

A Machine Learning-Based Prediction of Hospital Mortality in Mechanically Ventilated ICU Patients
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、集中治療室（ICU）における機械換気（MV）を受ける患者の死亡率を予測する改善された予測モデルを開発することでした。これにより、ICUの医師が早期に警告を発するのを助け、患者の健康データを利用してより正確な予測と評価を行うことができるようにすることが目的です。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、MIMIC-IIIデータベースから取得したデータを使用しました。このデータベースには、2001年から2012年までのベス・イスラエル・ディーコネス医療センターのICU入院患者の非識別健康情報が含まれており、人口統計データ、生命徴候、検査結果、薬剤、死亡結果などの広範なデータカテゴリが含まれています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究では、機械学習モデルを用いて、機械換気を受ける患者の死亡率を予測するためのモデルを開発し、評価しました。特に、CatBoostという機械学習手法が他のモデルよりも優れた性能を示しました。これにより、ICUにおける患者の管理と治療の改善に寄与することができると考えられます。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、モデルの一般化性能とパフォーマンスをさらに向上させるために、さまざまなデータセットと進んだデータタイプの統合が続けられる必要があります。これにより、ICUでの臨床的意思決定をさらに支援し、患者のアウトカムを改善することが期待されます。
title:
A Machine Learning-Based Prediction of Hospital Mortality in Mechanically Ventilated ICU Patients
creator:
Li, H., Ashrafi, N., Kang, C., Zhao, G., Chen, Y., Pishgar, M.
date:
2024-07-12
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.12.24310325v1

Pretrained Language Models for Semantics-Aware Data Harmonisation of Observational Clinical Studies in the Era of Big Data
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、異なる波の間で一貫性のない命名がある変数の識別子レベルの調和を行うことでした。具体的には、変数識別子の重複を排除し、意味的に同一の変数を識別するためのセマンティックハーモナイゼーション手法を導入することによって、データの整合性と分析の精度を向上させることを目指しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、ELS（English Longitudinal Study of Ageing）のデータセットが使用されています。このデータセットは複数の波にわたる変数が含まれており、それぞれの波で変数の命名が一貫していないため、識別子レベルでの調和が必要でした。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、変数識別子の重複問題を解決し、94,037個の変数を22,402個のユニークな変数に削減することに成功しました。また、セマンティックハーモナイゼーション手法を用いて、意味的に同一の変数を効率的に識別することができるようになりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
今後の課題としては、さらに高度なセマンティックハーモナイゼーション手法の開発が挙げられます。特に、異なるドメインや分野からのデータを統合する際に、より複雑で多様なセマンティックな差異を効率的に処理できるような手法の開発が求められています。また、新しいNLP技術や機械学習アルゴリズムの進化を取り入れ、更に精度の高い変数のマッチングと識別を実現することも重要です。
title:
Pretrained Language Models for Semantics-Aware Data Harmonisation of Observational Clinical Studies in the Era of Big Data
creator:
Dylag, J. J., Zlatev, Z., Boniface, M.
date:
2024-07-12
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.12.24310136v1

MedPodGPT: A multilingual audio-augmented large language model for medical research and education
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、多言語での医療分野における質問応答能力を向上させるための大規模言語モデル（LLM）の開発と評価でした。具体的には、医療研究と教育のために設計された多言語音声拡張大言語モデル、MedPodGPTの開発を通じて、異なる言語間での知識の移転と適用能力を検証し、向上させることを目指していました。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、英語、スペイン語、フランス語のポッドキャストコンテンツを含む、4,300時間以上の医療トピックをカバーする多言語コンテンツを用いて、複数の大規模生成AI自己回帰言語モデル（Gemmaシリーズ、LLaMAコレクション、Mistralファミリー）を多言語事前学習しました。さらに、臨床知識、解剖学、医学遺伝学、生物学などの多様な科目をカバーする多言語医療質問応答ベンチマークを使用しました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文により、異なる言語での医療関連の質問応答タスクにおいて、ゼロショット多言語転送能力を持つ大規模言語モデルの有効性が確認されました。具体的には、MedPodGPTは英語、スペイン語、フランス語のデータセットで高いパフォーマンスを示し、医療分野における多言語NLPの可能性を拡大しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、他の言語、特にヒンディー語やマンダリンなどのさらに多くの言語におけるモデルの評価と最適化が必要です。また、異なる医療専門分野やより複雑な医療問題に対する応答能力の向上も重要な課題です。さらに、実世界の医療環境でのデプロイメントや、エンドユーザーとのインタラクションの改善も今後の研究で取り組むべき問題です。
title:
MedPodGPT: A multilingual audio-augmented large language model for medical research and education
creator:
Jia, S., Bit, S., Searls, E., Claus, L., Fan, P., Jasodanand, V. H., Lauber, M. V., Veerapaneni, D., Wang, W. M., Au, R., Kolachalama, V. B.
date:
2024-07-12
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.11.24310304v1

His-MMDM: Multi-domain and Multi-omics Translation of Histopathology Images with Diffusion Models
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、異なる組織サンプル（特に転移性臓器サイト）に対して、原発性肺腫瘍組織画像を翻訳する際の互換性の問題を解決することでした。また、クライオセクションスライド画像をフォーマリン固定パラフィン包埋（FFPE）画像へ変換し、仮想的な免疫組織化学染色を行う技術の有効性を検証することも目的としています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、TCGA（The Cancer Genome Atlas）から得られた原発性肺腫瘍の病理組織画像（LUADおよびLUSC）を使用しました。これらの画像は、脳やリンパ節などの転移性臓器サイトへの画像翻訳のために使用されました。また、クライオセクションスライド画像をFFPE画像に変換するためのデータとしても使用されています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、His-MMDMモデルを用いて、異なる組織タイプ間での画像翻訳の互換性を向上させることができました。特に、転移性臓器サイトへの画像翻訳において、画像の互換性を測定するためのアウトライア検出モデルが開発され、翻訳された画像の品質と臨床段階との関連性が明らかにされました。また、クライオセクションからFFPEへの変換と仮想IHC染色の効果も実証されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、さらに多様な腫瘍タイプや組織タイプに対してモデルの適用範囲を広げること、また、翻訳された画像の臨床的な有用性をさらに詳細に評価することが挙げられます。さらに、翻訳モデルの精度を向上させるためのアルゴリズムの改良や、新たなバイオマーカーの同定に貢献する可能性も探求されるべきです。
title:
His-MMDM: Multi-domain and Multi-omics Translation of Histopathology Images with Diffusion Models
creator:
Li, Z., Su, T., Zhang, B., Han, W., Zhang, S., Sun, G., Cong, Y., Chen, X., Qi, J., Wang, Y., Zhao, S., Meng, H., Liang, P., Gao, X.
date:
2024-07-12
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.11.24310294v1

Analysis of Race, Sex, and Language Proficiency Disparities in Documented Medical Decisions
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、退院サマリーにおける医療決定の文書化における患者の性別、人種、言語能力に関連する不均衡を明らかにすることでした。特に、言語能力に基づく医療決定の文書化における差異を詳細に調査し、これらの不均衡がどのようにして医療の公平性に影響を及ぼす可能性があるかを検証することに焦点を当てています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、MIMIC-IIIデータベースから取得した451人の患者の退院サマリーを用いました。これには、56,759件の医療決定が専門家によって注釈付けされたデータが含まれており、これを分析することで、様々な病気のカテゴリにおける医療決定の文書化における言語能力に基づく差異を検出しました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究は、言語能力に基づく医療決定の文書化における顕著な不均衡を明らかにしました。具体的には、英語を流暢に話す患者が、循環器系や内分泌、栄養・代謝疾患に関連する重要な医疗決定カテゴリーでより多くの医療決定が文書化されていることが分かりました。これにより、非英語話者に対する医療の質の差と、その結果としての治療成績に潜在的な影響があることが示唆されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
今後の課題としては、より大規模なデータセットを使用して性別や人種に基づく医療決定の文書化における差異をさらに詳細に調査すること、異なる医療機関や地域でのデータを取り入れた分析を行うこと、退院サマリーの全体的なカバレッジの改善を図ることが挙げられます。また、注釈付けプロセスの一貫性を確保し、分類の誤りやコーディングの不一致を減少させるための方法を開発する必要があります。
title:
Analysis of Race, Sex, and Language Proficiency Disparities in Documented Medical Decisions
creator:
Amiri, H., Vakil, N., Elgaar, M., Cheng, J., Mohtarami, M., Wong, A., Sadrolashrafi, M., Celi, L. A. G.
date:
2024-07-12
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.11.24310289v1

2D Transfer Learning for ECG Classification using Continuous Wavelet Transform
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、大規模なトレーニングデータが利用できない状況で、心電図（ECG）パターンを識別・分類するための効果的な方法を見つけることでした。具体的には、2D画像分類タスクから得られた知識を1D時系列ECG信号分類に応用することにより、データ不足の問題を克服するためのトランスファーラーニング手法の有効性を探求しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Databaseから収集された162件のECG記録を使用しました。このデータセットには、不整脈、うっ血性心不全、正常洞調律の3つの異なる心状態に関するECGデータが含まれています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文は、2D画像分類で訓練されたディープラーニングモデルを時系列データのECG信号分類に適用することにより、大規模なトレーニングデータが不足している場合でも高い分類性能を達成する方法を示しました。特に、異なる深さの建築を持つ複数の先進的なディープラーニングアーキテクチャの中で、ResNet-50が最も高い分類性能を示しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、さらに異なる種類のECG信号や、より複雑な心疾患の分類に対しても同様のトランスファーラーニングアプローチの適用可能性を探る必要があります。また、他のトランスフォーメーション手法との比較や、異なるプリトレーニングされたモデルの効果的な組み合わせを試みることも、さらなる研究課題として残されています。
title:
2D Transfer Learning for ECG Classification using Continuous Wavelet Transform
creator:
Zhang, W.
date:
2024-07-11
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.11.24310258v1

Characteristics of Suicide Prevention Apps: A Content Analysis of Apps Available in Canada and the United Kingdom
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、カナダとイギリスのアプリストアで利用可能な自殺予防モバイルアプリの特性、機能、および内容を調査することでした。特に、自殺予防を支援するためのアプリがどのように設計されているか、どのような内容が含まれているかを明らかにし、自殺予防の支援を向上させるためのアプリ開発の方向性を提案することを目指しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
研究では、2023年3月から4月にかけてAppleおよびAndroidのアプリストアから自殺予防アプリを特定し、事前に定義された選択基準に基づいてスクリーニングを行いました。重複するアプリは除外され、アプリのジャンル、開発者、セキュリティ機能（例：パスワード保護）、デザイン機能（例：パーソナライゼーションオプション）、および内容が「Essential Features Framework」を使用して評価されました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究により、自殺予防アプリが一般的にどのような特性を持ち、どのような内容を提供しているかの概要が明らかになりました。特に、自殺予防のサポート源や自殺に関する情報を提供するアプリが多いことが判明しましたが、スクリーニングツールやウェルネスコンテンツを提供するアプリは少ないことがわかりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
アプリの品質が評価されていないため、今後の研究ではアプリの品質評価を行うことが必要です。また、パーソナライゼーション機能や臨床ケアへの統合が可能な自殺予防アプリの開発が求められています。さらに、英語以外の言語や低・中所得国での自殺予防アプリの提供状況についても調査する必要があります。
title:
Characteristics of Suicide Prevention Apps: A Content Analysis of Apps Available in Canada and the United Kingdom
creator:
Bennett-Poynter, L., Groves, S., Kemp, J., Shin, H. D., Sequeira, L., Lascelles, K., Strudwick, G.
date:
2024-07-10
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.10.24310091v1

Developing a natural language processing system using transformer-based models for adverse drug event detection in electronic health records
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の主な目的は、臨床ノートから副作用薬物関係（ADE-Drug relation）を検出するための最適なデータ処理方法とモデル選択を特定することでした。特に、長いテキストを扱う能力が限られているトランスフォーマーモデルにおいて、どのようにして最も関連性の高い情報を効率的に抽出するかという問題に焦点を当てています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、n2c2データセットとVUMCデータセットの2つの異なる構造と内容を持つデータセットを使用しました。これらのデータセットは、臨床ノートを含んでおり、副作用薬物関係の検出に利用されています。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、トランスフォーマーベースのモデルを用いて臨床ノートから副作用薬物関係を検出するためのデータ処理方法（ウィンドウベースアプローチとスプリットベースアプローチ）の効果を比較し、それぞれのアプローチがモデルの性能に与える影響を明らかにしました。特に、ウィンドウサイズやチャンクサイズがモデルの性能にどのように影響するかを評価し、最適なウィンドウサイズやチャンクサイズを推奨する結果を提供しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、注釈がない臨床ノートを効果的に処理する方法をさらに改善する必要があります。また、異なるデータセットにおけるモデルの一般化能力を高めるための研究も必要です。さらに、トランスフォーマーモデルが長いテキストを扱う際の限界を超える新たなアプローチの開発も求められています。
title:
Developing a natural language processing system using transformer-based models for adverse drug event detection in electronic health records
creator:
Wu, J., Ruan, X., McNeer, E., Rossow, K. M., Choi, L.
date:
2024-07-10
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.09.24310100v1

TLFT: Transfer Learning and Fourier Transform for ECG Classification
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、大規模でよくアノテーションされたECGデータセットの限られた可用性という問題を解決することでした。この問題は、堅牢な機械学習モデルの構築と評価に不可欠です。著者たちは、小規模なトレーニングデータセットでも効果的に機能する新しいディープトランスファー学習フレームワークを提案しています。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、MIT-BIH不整脈データセットを使用しました。このデータセットは、不整脈の識別と分類のための開発と評価に広く使用されているリソースです。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
著者たちは、限られたデータの問題を克服するためにトランスファー学習を活用する方法を提案し、これにより小規模データセット上でのECG分析の精度と信頼性を向上させることができました。また、ECG分析における既存のディープラーニングモデルが直面している方法論的な欠陥、特にデータ漏洩の問題を批判的に検討し、これらの問題に対処しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、データの前処理やモデル開発における透明性を高めること、モデル評価の標準を確立することが必要です。これにより、研究コミュニティが結果を効果的に再現し、検証することが可能になります。また、臨床現場でのモデルの一般化能力をさらに向上させるための研究も求められています。
title:
TLFT: Transfer Learning and Fourier Transform for ECG Classification
creator:
Wang, E., Lee, S.
date:
2024-07-10
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.09.24310152v1

Extracting the Sample Size From Randomized Controlled Trials in Explainable Fashion Using Natural Language Processing
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、ランダム化比較試験（RCT）の報告からサンプルサイズを抽出することに関連する問題を解決することでした。具体的には、自然言語処理を使用して、文書からサンプルサイズを説明可能な方法で抽出するシステムを開発することを目指しています。これにより、手動でのアノテーション作業を減らし、より効率的にサンプルサイズ情報を得ることができます。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、7つのジャーナルから得られたランダム化比較試験の報告が使用されました。これらのジャーナルは、実践を変える可能性のある多くのRCTを発表しているため、データとして適していると考えられています。総数で996の例があり、そのうち150例が未見のテストセットとしてランダムに割り当てられ、残りの846例がトレーニングと検証に使用されました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究では、自然言語処理を利用して、文書からサンプルサイズを自動で抽出し、それを整理するシステムを構築することで、サンプルサイズのデータ抽出という未解決問題に対処しました。特に、エンティティ認識モデルを訓練し、正規表現と条件文を使用してデータをクリーニングする方法を開発しました。これにより、文書からサンプルサイズをより正確に抽出し、集計することが可能になりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
この研究の限界として、使用されたデータが7つのジャーナルに限定されており、他のジャーナルや非構造化の抄録に対するモデルの一般化能力が未検証である点が挙げられます。将来的には、より多様なジャーナルや異なる形式の文書に対してもモデルの適用性を評価し、一般化能力を高める必要があります。また、異なるモデルを組み合わせたアンサンブル手法の開発も、さらなる精度向上に寄与する可能性があります。
title:
Extracting the Sample Size From Randomized Controlled Trials in Explainable Fashion Using Natural Language Processing
creator:
Windisch, P., Dennstaedt, F., Koechli, C., Foerster, R., Schroeder, C., Aebersold, D. M., Zwahlen, D. R.
date:
2024-07-10
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.09.24310155v1

The Impact of a Primary Aldosteronism Predictive Model in Secondary Hypertension Decision Support
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、一次性アルドステロン症（PA）の予測モデルを二次性高血圧の意思決定支援ツールに統合することで、一次ケア設定でのPAスクリーニングを増加させるかどうかを決定することでした。PAは治療可能な二次性高血圧の原因であり、適切なスクリーニングテストが必要ですが、これらのテストは十分には行われていませんでした。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この研究では、2023年8月から2024年4月にかけて、153の一次ケアクリニックをランダムに選んで、二次性高血圧の意思決定支援ツールを用いたグループと、予測モデルが統合されたグループに分けて実験を行いました。患者のリスクスコアに基づいて、アラート表示やオーダーセットの起動が行われ、ARR（アルドステロン/レニン比）の注文がどれだけ行われたかを追跡しました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この研究により、PA予測モデルを意思決定支援ツールに統合することで、PAのスクリーニングが統計的にも臨床的にも有意に増加することが示されました。特に、リスクスコアが高い患者に対してARRの注文が増加し、PAが不十分にスクリーニングされている現状に対処する手助けとなりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
今後の課題としては、予測モデルの精度をさらに向上させること、他の潜在的な二次性高血圧の原因にも同様のアプローチを適用すること、そして臨床現場でのモデルの実装をさらに進めることが挙げられます。また、異なる地域や人口統計でのモデルの有効性を評価することも重要です。
title:
The Impact of a Primary Aldosteronism Predictive Model in Secondary Hypertension Decision Support
creator:
Mack, P. B., Cole, C., Lee, M., Peterson, L., Lundy, M., Hegarty, K. E., Espinoza, W.
date:
2024-07-10
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.09.24310088v1

EARLY LUNG CANCER SCREENING: A COMPARATIVE STUDY OF CNN AND RADIOMICS MODELS WITH PULMONARY NODULE BIOLOGIC CHARACTERIZATION
1. この論文は、どのような未解決問題を解決するのが目的でしたか？:
この論文の目的は、肺がんの早期発見において、良性と悪性の肺結節を区別することを支援し、患者のアウトカムを改善することでした。特に、CTスキャンを用いた肺結節の早期二項検出における異なるアプローチの有効性を評価し、より効果的な方法を提案することを目指していました。
2. この論文は、どのようなデータを用いましたか？:
この論文では、複数のデータセットが使用されています。具体的には、LIDC-IDRIデータセットとMendeley Dataのデータセットが使用されました。LIDC-IDRIデータセットでは、肺の結節が含まれており、Mendeley Dataのデータセットには、イランの病院から収集されたCTスキャン画像が含まれています。これらの画像は、肺科医の協力を得て、正確な分類を保証するために慎重にラベル付けされました。
3. この論文で、どのような未解決問題が解決できましたか？:
この論文では、異なるモデルを比較することにより、肺結節の早期検出における異なるアプローチの有効性を評価しました。特に、CNNモデルが他のモデル（放射線学ベースのSVM-LASSOモデルやLung-RADSシステム）と比較して、より高い精度（98.47%）で肺結節の早期二項検出が可能であることが示されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
この論文では、AIが肺がん検出において効果的であることが示されましたが、AIの医療分野での役割と影響を慎重に評価するためのさらなる研究が必要であると結論付けています。具体的には、AI技術の精度をさらに向上させる方法、AIを実際の臨床設定に統合する方法、そしてAIの使用が患者の治療結果にどのように影響するかを理解するための研究が今後の課題として挙げられています。
title:
EARLY LUNG CANCER SCREENING: A COMPARATIVE STUDY OF CNN AND RADIOMICS MODELS WITH PULMONARY NODULE BIOLOGIC CHARACTERIZATION
creator:
Gupta, M., Fandy, E. V., Ghindani, K.
date:
2024-07-10
link:
http://medrxiv.org/cgi/content/short/2024.07.06.24309995v1

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