Deep Learning Intervention for Health Care Challenges: Some Biomedical Domain Considerations
Notice bibliographique
Résumé
The use of deep learning (DL) for the analysis and diagnosis of biomedical and health care problems has received unprecedented attention in the last decade. The technique has recorded a number of achievements for unearthing meaningful features and accomplishing tasks that were hitherto difficult to solve by other methods and human experts. Currently, biological and medical devices, treatment, and applications are capable of generating large volumes of data in the form of images, sounds, text, graphs, and signals creating the concept of big data. The innovation of DL is a developing trend in the wake of big data for data representation and analysis. DL is a type of machine learning algorithm that has deeper (or more) hidden layers of similar function cascaded into the network and has the capability to make meaning from medical big data. Current transformation drivers to achieve personalized health care delivery will be possible with the use of mobile health (mHealth). DL can provide the analysis for the deluge of data generated from mHealth apps. This paper reviews the fundamentals of DL methods and presents a general view of the trends in DL by capturing literature from PubMed and the Institute of Electrical and Electronics Engineers database publications that implement different variants of DL. We highlight the implementation of DL in health care, which we categorize into biological system, electronic health record, medical image, and physiological signals. In addition, we discuss some inherent challenges of DL affecting biomedical and health domain, as well as prospective research directions that focus on improving health management by promoting the application of physiological signals and modern internet technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».