machine learning Archives

RSNA 在今年的年會前，舉辦了一個 machine learning 的比賽，他們提供了一個一萬兩千多張 bone age 的影像，讓參賽隊伍自己拿去 training model，比比看最後誰的 mean absolute difference (MAD) 最小（和正解相差的平均數值，以月為單位），後來此文作者 Mark Cicero 和 Alexander Bilbily 以 MAD 4.265 months 獲得第一，分享了他們的心路歷程。

論文選讀

2017-10-192017-11-11 蔡依達

機器學習可區分 High-Risk Breast Lesion 惡性度以減少不必要的手術

實務上如果 breast lesion core biopsy 出來的結果是 high risk lesion (HRL)，一般而言都會建議再做 surgical excision，但其實真正是 malignancy 的機率並不高（約 10%），會有 over treatment 的情形。他們 training 了一個 machine learning model，可以從病人的基本資料、core biopsy 的病理報告推算出之後做 surgical excision 而升級為 malignancy 的機率。