Публикации по теме clinical-research

Публикации по теме 'clinical-research'

Машинное обучение в клинических исследованиях

Задача проведения клинических исследований непростая. Без сомнения, исследования являются жизненно важной частью медицинского процесса. Однако факт остается фактом: клинические испытания могут занимать много времени, быть дорогими и невероятно сложными в организации. Слишком часто огромные объемы работы и ресурсов вкладываются в проекты, которые оказываются безрезультатными. Хотя необходимость клинических испытаний неоспорима, нет причин подчиняться этим вызывающим головную боль..

Взгляд CNN: введение в наш набор данных и проблему классификации. Часть 3 из 7

Поиск пациентов с определенным заболеванием в большой коллекции клинических заметок с произвольным текстом Ссылки на серии Часть 1: Введение Часть 2: Что сверточные нейронные сети узнают об изображениях? Часть 3. Введение в наш набор данных и проблему классификации Часть 4: Генерация текста для CNN Часть 5: Скрытие токенов ввода для раскрытия фокуса классификации Часть 6: Оценка последовательностей токенов по их релевантности Часть 7: Заключение сериала Наш..

Анализ клинических данных пациентов и прогнозирование потенциала заболевания

Фон Машинное обучение и искусственный интеллект пытаются извлекать знания из необработанных данных, связанных с разработкой алгоритмов, и предоставляют практические рекомендации, помогающие исследователям и институтам здравоохранения отмечать, прогнозировать и предотвращать риски, связанные с клиническими исследованиями. Машинное обучение в здравоохранении — это растущая область исследований в области точной медицины со многими потенциальными приложениями. По мере того, как данные о..

Машинное обучение в медицине - Часть III

Практический вводный курс по методам машинного обучения для врачей и медицинских работников. Линейная / логистическая регрессия Резюме В Части II этого курса мы прошли основные этапы исследования данных. Мы начали с изучения распределений набора данных путем создания гистограмм с использованием DRESS.histograms . Затем мы изучили основные тенденции и дисперсию различных функций в наборе данных, используя DRESS.means , DRESS.medians и DRESS.frequencies . Мы..

Адаптация ответов на вопросы BERT для медицинской области

BERT, одна из революционных моделей в НЛП прошлого года, изменила способ работы с текстовыми данными. Несмотря на то, что он превзошел современные результаты для широкого круга задач НЛП, некоторые вопросы, связанные с его адаптацией к предметной области и расширением для задачи ответа на вопросы, все еще не исследованы. Эта статья призвана обобщить исследования, проведенные во время летней стажировки в Peltarion , чтобы адаптировать BERT к ограниченному количеству наборов данных по..

Взгляд CNN: что сверточные нейронные сети узнают об изображениях? Часть 2 из 7

3 способа понять, что CNN узнают об изображениях Ссылки на серии Часть 1: Введение Часть 2. Что сверточные нейронные сети узнают об изображениях? Часть 3: Введение в наш набор данных и проблему классификации Часть 4: Генерация текста для CNN Часть 5: Скрытие токенов ввода для раскрытия фокуса классификации Часть 6: Оценка последовательностей токенов по их релевантности Часть 7: Заключение сериала Что такое задача классификации изображений? При использовании..

Увеличьте количество участников клинических испытаний с помощью прогнозной аналитики с использованием реальных данных

Регистрация открыта Во всем мире 80% клинических испытаний не соблюдают сроки регистрации, а 35% клинических испытаний прекращаются из-за недостаточной регистрации. Координаторы клинических исследований перегружены работой. Чтобы смягчить проблемы, с которыми сталкиваются клинические испытания, и повысить их успешность, компании пытаются использовать множество легкодоступных данных из историй болезни, чтобы улучшить эти мрачные результаты. Эти данные не структурированы для поиска и..