「カス」とはどういう意味ですか？
目次
CASSはCross Architectural Self-Supervisionの略だよ。これは、たくさんのラベル付きの例がなくても、コンピュータが医療データから学ぶのを助ける新しい方法なんだ。
CASSが重要な理由
医療分野では、データを分析するためにコンピュータを使うのがすごく難しいことが多いんだ。リソースがいっぱいいるし、従来の方法はラベル付きデータが少なかったり、データが小さなセットに分かれていると苦戦することが多い。CASSはそういう問題に対応してるんだ。
CASSはどう機能するの？
CASSは、Transformerと畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の2つのコンピュータ学習手法を組み合わせてる。両方を一緒に使うことで、CASSはコンピュータが医療データからよりよく学べるようにしてる。
CASSの結果
テストの結果、CASSは限られたラベル付きデータでもうまく機能することがわかったよ。たとえば、データの1%だけがラベル付けされてるときでも、CASSはコンピュータの学習を3.8%向上させることができる。10%のラベル付きデータだと改善は5.9%に、100%では10.13%になるんだ。
さらに、CASSは速くて、従来の方法に比べてトレーニングに必要な時間が69%も少なくなるんだ。データサイズの変化への対応も得意だから、将来の医療アプリケーションにとって強い選択肢なんだよ。