[논문리뷰] - Zero shot health trajectory prediction using transformer

[논문리뷰] - Zero shot health trajectory prediction using transformer

Abstract 연구 배경 및 목적  ETHOS(Enhanced Transformer for Health Outcome Simulation)는 의료 데이터를 효과적으로 분석하여 환자 맞춤형 예측과 시뮬레이션을 수행하는 데 중점을 둔 Transformer 기반 모델입니다. 기존 의료 인공 지능 적용의 주요 장애물인 대규모 레이블 데이터 부족 문제를 해결하고, 다중 태스크를 하나의 모델에서 수행할 수 있는 Zero-shot learning 을 도입하였습니다. 본 논문의 초반에는 미국의 의료 시스템에 대해 가장 많은 비용이 들지만(most expensive), 의료의 품질과 안전성은 다른 선진국과 비교했을 때 뒤떨어진다고 언급합니다. 전자의료기록(EHR)이 사용되고 있고, 의사결정 지원 기술도 많이 도입되고 ..

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  • · 2025. 1. 22.
[Biosignal] - PPG(Photoplethysmography)에 Deep learning이 적용된 최신 연구 동향을 살펴보자 ! - 구글 스칼라 및 리뷰 페이퍼 사용법 - part1

[Biosignal] - PPG(Photoplethysmography)에 Deep learning이 적용된 최신 연구 동향을 살펴보자 ! - 구글 스칼라 및 리뷰 페이퍼 사용법 - part1

최신 연구동향 파악최신 연구동향을 파악하는 것은 연구의 첫 단계입니다. 관심 분야에 대한 최신 논문을 확인하면서 현재 어떤 방법론으로 해당 문제에 접근하는지에 대해 인사이트를 얻고, 내 연구에서 어떻게 적용하면 좋을지 고민해보는 과정입니다.  여러 경로에서 최신 연구에 대한 정보를 확인할 수 있는데요, 아마 가장 많이 이용하시는 경로는 'Google Scholar' 이지 않을까 싶습니다.  저는 Google Scholar 에서 Biosignal 분야의 최신 연구 동향을 살펴보고자 해당 논문을 선택했습니다. 아직 Arxiv에 업로드만 된 상태인데, 가장 최근에 나온 PPG 리뷰 페이퍼라 선택하게 되었습니다.  PPG(Photoplethysmography)에 Deep learning이 적용된 연구들에 대한 ..

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  • · 2024. 11. 27.
[논문리뷰] - All models are wrong and yours are useless: making clinical prediction models impactful for patients - 의료 인공지능 연구자들의 필수 아티클

[논문리뷰] - All models are wrong and yours are useless: making clinical prediction models impactful for patients - 의료 인공지능 연구자들의 필수 아티클

Preview본 논문은 의료 분야에서 출간되는 여러 논문들에 대해 신랄하게 비판하고 있습니다. 요즘에는 좋은 저널에 실린 훌륭한 AI 기반 예측 모델들이 굉장히 많은데요, 이 연구들은 실제 임상에서 거의 사용되지 않습니다. npj에 실린 이 아티클은 여러 논문에 실린 모델들이 왜 쓸모없는지(useless)에 대해 굉장히 현실적인 인사이트를 담고 있습니다. 저자는 캠브리지 대학의 연구자로 지난 20년간 의료 예측 모델을 개발하고 이를 사업화하는 과정에서 얻은 깨달음을 본 아티클을 통해 여러 연구자들에게 전하는 것 같습니다. 저자는 지난 20년간 본인의 연구를 임상 현장에서 사용될 수 있도록 만들기 위한 과정에서 아래와 같은 'Observation'들을 얻었다고 언급합니다.  Interesting Point..

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  • · 2024. 9. 3.
[논문리뷰] Changes in Cytomegalovirus Seroprevalence in Korea for 21 Years a Single Center Study - 우리는 사실 모두 CMV 감염자였다?

[논문리뷰] Changes in Cytomegalovirus Seroprevalence in Korea for 21 Years a Single Center Study - 우리는 사실 모두 CMV 감염자였다?

Terms본 논문에서 CMV IgG 검사에 대한 내용이 주로 언급되므로 CMV 검사와 CMV IgG 혈청 검사의 차이점에 대해서 먼저 알아봐야합니다. CMV 검사는 일반적으로 활동성 CMV 감염을 진단하기 위한 검사를 의미합니다. 주로 바이러스 자체를 검출하는 방법을 사용합니다(PCR과 같은 방법). CMV IgG 검사는 과거에 CMV에 노출되었는지 확인하는 항체 검사입니다. CMV에 대한 면역글로불린(IgG) 항체의 존재를 확인합니다. 즉, CMV IgG 검사에서 양성이 검출된다면 과거에 CMV에 한 번이라도 노출된 상태였다는 것을 의미하는 것이죠. 가임기란? 일반적으로 여성의 가임기는 초경(첫 월경)부터 시작해서 폐경까지의 기간을 의미합니다.구체적으로는시작: 보통 11-15세 사이에 초경이 시작됩니다..

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  • · 2024. 8. 20.
[논문리뷰] - Infants Admitted to US Intensive Care Units for RSV Infection During the 2022 Seasonal Peak - 메디컬 핫토픽 RSV

[논문리뷰] - Infants Admitted to US Intensive Care Units for RSV Infection During the 2022 Seasonal Peak - 메디컬 핫토픽 RSV

IntroductionRSV(호흡기 세포융합 바이러스)의 중요성- 전 세계적으로 5세 미만 아동의 하기도 감염 및 입원의 주요 원인- 미국에서 매년 5세 미만 아동 약 57,000명 입원- 생후 1년 내 입원의 주요 원인RSV로 인한 중환자실 입원- RSV 양성으로 입원한 어린 아동의 약 20%가 중환자실에 입원RSV 중증 감염 위험군- 대부분의 입원 아동은 건강하고 만삭으로 태어난 아이들- 조산아, 선천성 심장병, 신경계 질환, 만성 폐질환, 면역 저하 상태의 아동들이 생명을 위협하는 RSV 질환에 더 취약RSV 예방- Palivizumab(단클론항체)이 유일한 미국 FDA 승인 예방제였으나 고위험 영아에게만 제한적 사용- 장기 작용 단클론항체와 모체 백신이 새로운 예방 옵션으로 개발 중 Paliviz..

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  • · 2024. 8. 5.
[Medical] - FSL로 fMRI 와 MRI 데이터를 분석해보자

[Medical] - FSL로 fMRI 와 MRI 데이터를 분석해보자

FSL FSL은 옥스퍼드 대학교의 FMRIB에서 개발한 소프트웨어 라이브러리로 , 뇌 이미지를 분석하는 데 사용됩니다. FSL은 MRI 데이터를 처리하고 분석하는 데 널리 사용되고 있습니다.  MRI 데이터를 처리하는 툴이나 소프트웨어는 선택할 수 있는 범위가 넓습니다. 예를 들어 fMRIprep , Freesurfer 와 같은 다양한 도구들이 있죠.  FSL의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다. 자세한 예시는 아래에서 볼 수 있습니다. - BET(Brain Extraction Tool) : 뇌를 포함하는 영역을 추출합니다. 그리고 MRI 이미지에서 두개골과 다른 비뇌 조직을 제거합니다.  - FEAT(FMRI Expert Analysis Tool) : 기능적 MRI(fMRI) 데이터를 분석합니다. 시계..

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  • · 2024. 8. 1.
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