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..