Original title: Data for Machine Learning Models: Clinical Experience Determines Interrater Reliability in Waveform Anomaly Detection
- 臨床経験が、波形異常検出における機械学習モデルの評価者間信頼性を決定する重要な要素となる。
- <DeepClean>自己学習型および非教師あり深層学習戦略「DeepClean」のようなアプローチは、AIベースの神経モニタリングツールの臨床翻訳に補完的に利用できる。
- データ品質と臨床経験の組み合わせが、機械学習モデルの臨床的有用性に影響を与える。