ICML2017特集 part2 - 株式会社 NAM
こんにちわ、株式会社NAMの中野哲平です。 前回に続き、今回もICMLで発表された論文をレビューします。 実際に、機械学習(or深層学習)と医療に関する発表は多数あり、その中で筆者が直接聞いて特に面白かったと思うものをご紹介します。 ICMLでは、論文が分野ごとに分けて発表されます。Health Careのセクションでは次の5本が発表されました。 1. H. Zhou 他, When can Multi-Site Datasets be Pooled for Regression? Hypothesis Tests, $\ell_2$-consistency and Neuroscience Applications 2. A. Alaa 他, Learning from Clinical Judgments: Semi-Markov-Modulated Marked Hawkes Pro
Cox比例ハザードモデルと深層学習 ~これもまた人工知能と呼ばれてしまうかもしれない - 株式会社 NAM
こんにちわ、株式会社NAMの中野哲平です。 この世に存在する全ての薬は「本当に有効であるか？」という臨床研究を行った上で販売されます。 ということは「有効である」と判断することは非常に大事です。 判断材料として「偏りのない一定数のサンプルで交絡因子がないような環境で統計学の一定基準を満たして偶然に起こり得ない有効性か？」というような疑問に答えねばなりません。 #臨床試験には、1期から3期の試験があります。ヒトを対象とした試験ですので、倫理的にも科学的にも、厳格なルールのもとに実施しなければなりません。 しかし疑問に思いませんか？ 抗がん剤などでは「この薬は効く人と効かない人がいる」と平気で言っている人がいます。それって腫瘍に多様性がある以前に、「その薬が効果がある」という検証が甘すぎる可能性があると思いませんか？ また統計学って恐ろしいですよ。有意の判定が5%で行なっている現代において、1
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