Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Bridging Statistics and Machine Learning: Understanding Differences and Practical Use in Clinical Research
0
Zitationen
7
Autoren
2026
Jahr
Abstract
脈管学領域では,統計学的手法に加えて機械学習を活用した研究が急速に増加している。統計は「なぜ起きているのか」を説明するのに適し(explanation),機械学習は「これからどうなるか」を予測するのに強い(prediction)。両者は対立概念ではなく目的に応じて使い分けることで,より実践的で信頼性の高い臨床研究が可能となる。本稿では臨床医が直感的に理解できるよう,説明モデルと予測モデルの違いを平易に整理し,両者を組み合わせる「ハイブリッド運用」の実践手順を,フローチャートや具体例を用いて提示する。
Ähnliche Arbeiten
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI
2019 · 8.758 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.666 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 8.220 Zit.
BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model for biomedical text mining
2019 · 6.896 Zit.
Proceedings of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence
2005 · 5.781 Zit.