検査と技術52巻5号

2024年05月発行

技術講座 その他

臨床検査医学におけるデータサイエンス

著者： 石田秀和¹

所属機関： ¹岐阜大学医学部附属病院検査部

ページ範囲：P.494 - P.499

文献概要

Point

●データサイエンスは大量のデータから有益な知見を生み出す分野であり，臨床検査との親和性はとても高いです．

●プログラミング言語を用いた機械学習を活用して，高精度の予測を行うことが可能となります．

●さまざまなツールを習得することが，日常業務にも役に立つと考えられます．

参考文献

1）石田秀和．臨床検査分野でのデータサイエンス活用のための研究会が発足．Med Technol．2023；51：1206-1207．

2）Shah HA, et al. Review of Machine Learning Methods for the Prediction and Reconstruction of Metabolic Pathways. Front Mol Biosci. 2021; 8: 634141.

3）Subramanian M, et al. Precision medicine in the era of artificial intelligence: implications in chronic disease management. J Transl Med. 2020; 18: 472.

4）Takahashi Y, et al. Machine learning for effectively avoiding overfitting is a crucial strategy for the genetic prediction of polygenic psychiatric phenotypes. Transl Psychiatry. 2020; 10: 294.

5）Chikontwe P, et al. Weakly supervised segmentation on neural compressed histopathology with self-equivariant regularization. Med Image Anal. 2022; 80: 102482.

6）He B, et al. Blinded, randomized trial of sonographer versus AI cardiac function assessment. Nature 2023; 616: 520-524.

7）Sun W, et al. Towards artificial intelligence-based learning health system for population-level mortality prediction using electrocardiograms. NPJ Digit Med. 2023; 6: 21.

8）Babaei Rikan S, et al. COVID-19 diagnosis from routine blood tests using artificial intelligence techniques. Biomed Signal Process Control. 2022; 72: 103263.

9）石田秀和，他．機械学習を用いた筋肉量の影響を受けにくい腎機能評価方法の開発を目指して—複数の汎用臨床検査項目を用いた糸球体濾過量推定モデル．医学検査　2024；73：54-60．

10）Haze T, et al. Influence on the accuracy in ChatGPT: Differences in the amount of information per medical field. Int J Med Inform. 2023; 180: 105283.