268816記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. がん研究における予測と生存のための人工ニューラルネットワーク（A.N.N.C.R.I.P.S – Artificial Neural Networks for Cancer Research In Prediction & Survival）
2 分で読了
0 views

がん研究における予測と生存のための人工ニューラルネットワーク

（A.N.N.C.R.I.P.S – Artificial Neural Networks for Cancer Research In Prediction & Survival）

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近部下が「ニューラルネットでがん検査の精度が上がる」と騒いでおりまして、投資対効果の観点でまずは全体像を教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、ニューラルネットワークは既存の検査で起きる偽陽性を減らし、不要な精密検査や患者負担を抑えられる可能性がありますよ。大丈夫、一緒に見ていけば整理できますよ。

田中専務

なるほど。ただし我が社は医療機器を作っているわけではなく、導入コストと現場の受け入れが心配です。具体的には何が変わるのでしょうか。

AIメンター拓海

要点は三つです。1) 既存データ（血液検査や診察所見）からリスクをより正確に予測できる、2) 偽陽性を減らして不要検査を削減できる、3) 結果の説明性を工夫すれば現場の合意形成が進む、です。日常の比喩で言えば、より精緻な

論文研究シリーズ
前の記事
不確実性モデルを伴う注意に基づく蒸留による深度推定
（ADU-Depth: Attention-based Distillation with Uncertainty Modeling for Depth Estimation）
次の記事
相対エントロピー正則化による効果的なマルチエージェント深層強化学習制御
（Effective Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Control with Relative Entropy Regularization）
関連記事
可微分決定木による人間フィードバックからの解釈可能な報酬学習の実現可能性
（Can Differentiable Decision Trees Enable Interpretable Reward Learning from Human Feedback?）
要求プライバシーを守る効率的なオンライン動画取得フレームワーク
（PPVF: An Efficient Privacy-Preserving Online Video Fetching Framework with Correlated Differential Privacy）
Fuzzy Adaptive Resonance Theory, Diffusion Maps and App. to Clustering and Biclustering
（ファジー適応共鳴理論と拡散写像を用いたクラスタリングとバイクラスタリングへの応用）
線形識別子によるAIシステムの訂正 — 確率論的基礎
（Correction of AI systems by linear discriminants: Probabilistic foundations）
弱教師ありジオセマンティックセグメンテーションのためのフィードバックニューラルネットワーク
（Feedback Neural Network for Weakly Supervised Geo-Semantic Segmentation）
フェノタイプ薬物探索のニューラルスケーリング則
（Neural scaling laws for phenotypic drug discovery）
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
ヒエラルキカル・セルオートマタによる視覚的顕著性検出
（Hierarchical Cellular Automata for Visual Saliency）
  • 論文研究
テキスト非依存スピーカー検証における3D畳み込みニューラルネットワークの利用
（Text-Independent Speaker Verification using 3D Convolutional Neural Networks）
  • 論文研究
Deep Learning for Lung Cancer Detection: Tackling the Kaggle Data Science Bowl 2017 Challenge
（肺がん検出のための深層学習：Kaggle Data Science Bowl 2017への挑戦）
  • 論文研究
ベイズ的近傍法を高速に実装する新手法
（An Efficient Algorithm for Bayesian Nearest Neighbours）
  • 論文研究
二重基づくDSP入札戦略とその応用
（Dual Based DSP Bidding Strategy and its Application）
  • 論文研究
ワイヤレス資源管理における最適化を学ぶ
（Learning to Optimize: Training Deep Neural Networks for Wireless Resource Management）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む