抽象的な

心血管疾患患者のリスクと予後を予測するためのディープラーニングベースの人工知能

チョン・ギヒョン、クォン・ジュンミョン、キム・ギョンヒ、パク・ジンシク

心血管疾患（CVD）は、世界中で大きな医療問題となっています。リスク層別化と予後予測は、高リスク患者を特定し、CVD患者の治療戦略を策定する意思決定において重要です。この目的のために、回帰ベースモデルなどの従来の統計的手法を使用して、大量の人口登録データに対してさまざまなモデルが開発され、検証されてきました。しかし、これらの従来のモデルには過度な一般化の問題があり、すべての個々の患者に適用できるわけではありません。ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークを使用してデータパターンを分析する人工知能の一分野であり、人間の神経系の機能に似ています。ディープラーニングの利点は、与えられたデータから特徴と関係性を自動的に学習することです。最近、ディープラーニングは、画像分類、診断、臨床結果予測、遺伝子分析など、いくつかの医療分野で高いパフォーマンスを達成しました。このレビューの焦点は、CVD患者におけるディープラーニングベースの予測モデルを、従来のモデルと比較して精度の観点からまとめることです。