کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4942177 | 1437157 | 2017 | 21 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Inter-labeler and intra-labeler variability of condition severity classification models using active and passive learning methods
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ICD-9CAESARSNOMED-CTLabeling - برچسب زدنExploitation - بهره برداریElectronic Health Record - ثبت الکترونیکی سلامتSeverity - شدتPhenotyping - فنوتایپینگSupport vector machines - ماشین بردار پشتیبانیSVM - ماشین بردار پشتیبانیVariance - واریانس، ورداییCondition - وضعیتElectronic health records - پرونده الکترونیک بیمارEHR - پرونده الکترونیکی سلامتActive learning - یادگیری فعال
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The use of AL methods, (a) reduces intra-labeler variability in the performance of the induced models during the training phase, and thus reduces the risk of halting the process at a local minimum that is significantly different in performance from the rest of the learned models; and (b) reduces Inter-labeler performance variance, and thus reduces the dependence on the use of a particular labeler. In addition, the use of a consensus label, agreed upon by a rather uneven group of labelers, might be at least as good as using the gold standard labeler, who might not be available, and certainly better than randomly selecting one of the group's individual labelers. Finally, using the AL methods: when provided by the consensus label reduced the intra-labeler AUC variance during the learning phase, compared to using passive learning.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Artificial Intelligence in Medicine - Volume 81, September 2017, Pages 12-32
Journal: Artificial Intelligence in Medicine - Volume 81, September 2017, Pages 12-32
نویسندگان
Nir Nissim, Yuval Shahar, Yuval Elovici, George Hripcsak, Robert Moskovitch,