machine learning

技術心得

贏得 RSNA 17 Bone Age 機器學習冠軍的心路歷程

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。

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論文選讀

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。

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