ヘルスケアのMLは、多くの他の分野とは異なります。
データは次の要因の影響を受けます：
• 臨床的な意思決定
• ワークフローのプロセス
• システムの制約
ドメイン知識がないと、これらの要因が誤って解釈される可能性があります。
その結果、モデルが不正確なパターンを学習してしまうことがあります。
ドメインの専門知識は、モデルが現実世界の意味に整合することを確実にするのに役立ちます。
私の仕事は、このドメインを意識したアプローチでMLを適用することに重点を置いています。
私は世界中どこからでもリモートの職種に対応可能です。
