کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
5510145 1538859 2016 8 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Clinical chemistry in higher dimensions: Machine-learning and enhanced prediction from routine clinical chemistry data
ترجمه فارسی عنوان
شیمی بالینی در ابعاد بالاتر: یادگیری ماشین و پیش بینی پیشرفته از داده های شیمی درمانی معمول
کلمات کلیدی
ترجمه چکیده
اطلاعات بزرگ تاثیر زیادی در بسیاری از زمینه های تحقیقاتی دارد، و نه کمترین آن علم زیست پزشکی است. در این مقاله بررسی، داده های بزرگ و یادگیری ماشین در شرایطی که به جامعه شیمی درمانی دسترسی دارند، تعریف شده است. سپس هفت اسطوره مرتبط با یادگیری ماشین و داده های بزرگ با هدف مدیریت انتظارات یادگیری ماشین در میان متخصصین بالینی ارائه می شود. اسطوره ها با چهار مثال نشان می دهد که رابطه بین بیومارکرها در آزمایش های عملکرد کبدی، پیش بینی آزمایشات پیشرفته هپاتیت ویروس، ارتباط بین بیلیروبین و تعداد سلول های سفید، و ارتباط بین عرض پراکندگی قرمز و پیش بینی آزمایش های کم خونی نشان داده شده است.
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری بیوشیمی، ژنتیک و زیست شناسی مولکولی زیست شیمی
چکیده انگلیسی
Big Data is having an impact on many areas of research, not the least of which is biomedical science. In this review paper, big data and machine learning are defined in terms accessible to the clinical chemistry community. Seven myths associated with machine learning and big data are then presented, with the aim of managing expectation of machine learning amongst clinical chemists. The myths are illustrated with four examples investigating the relationship between biomarkers in liver function tests, enhanced laboratory prediction of hepatitis virus infection, the relationship between bilirubin and white cell count, and the relationship between red cell distribution width and laboratory prediction of anaemia.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Clinical Biochemistry - Volume 49, Issues 16–17, November 2016, Pages 1213-1220
نویسندگان
, , , ,