食品安全関係情報詳細
| 資料管理ID | syu04960660149 |
| タイトル | 欧州食品安全機関(EFSA)、EFSAにおける文献レビュー及び体系的レビューのための機械学習技術に関する外部機関による科学報告書を公表 |
| 資料日付 | 2018年6月14日 |
| 分類１ | - |
| 分類２ | - |
| 概要（記事） | 欧州食品安全機関(EFSA)は6月14日、EFSAにおける文献レビュー及び体系的レビューのための機械学習技術(Machine Learning Techniques: MLTs)に関する外部機関による科学報告書(2018年5月15日承認、83ページ、doi:10.2903/sp.efsa.2018.EN-1427)を公表した。概要は以下のとおり。 本報告書は、EFSAにおける文献レビュー及び体系的レビューのためのMLTsに関するEFSAの研究課題の結果を提供している。 体系的レビューの様々な段階の概要と、自動化の方法が提供されている。ほとんどの段階で自動化のメリットのあることがわかったが、MLTsの枠組みに含まれる手法よりも精巧な手法が必要な段階がいくつかあるということが判明した。 データ及び方法の入手可能性がいくつかのMLTsに基づく自動スクリーニングツールの開発を可能にした。開発されたShiny Rアプリケーション(アプリ)は要約及び全文書のスクリーニングに使用可能である。 MLTsの特性とそれらの最も重要なメリット及びデメリットが論じられている。メリット及びデメリットの議論では、全般的な特性と、3件の事例研究での成績に基づく特定の状況での特性の両方について論じている。 現段階で、汎用性のある自動データ抽出ツールを作ることはできないと考えられたが、レビュー担当者がある単語、あるいは一連の単語についてPDFファイルをスキャンできるように、体系的レビューのこの段階が対処された。 事例研究の所見に基づき、特定の状況においてどの手法が好ましいかについて助言がなされた。スクリーニングされる書類の多さ、及び関係する書類と無関係な書類についてのアンバランスの量に関して、分類機(classifier)の性能について論じられている。本報告書の結果は、ShinyRアプリはDistillerSR のような他のソフトウェアと合わせて使用すると効率的であることを証明していると結論付けている。 |
| 地域 | 欧州 |
| 国・地方 | EU |
| 情報源（公的機関） | 欧州食品安全機関（EFSA） |
| 情報源（報道） | 欧州食品安全機関（EFSA） |
| URL | http://www.efsa.europa.eu/en/supporting/pub/en-1427 |
（※注）食品安全関係情報データベースに関する注意事項
本データベースには、食品安全委員会が収集した食品安全に関する国際機関、国内外の政府機関等の情報を掲載しています。
掲載情報は、国際機関、国内外の政府機関等のホームページ上に公表された情報から収集したものですが、関係する全ての機関の情報を確認しているものではありません。また、情報内容について食品安全委員会が確認若しくは推薦しているものではありません。
掲載情報のタイトル及び概要（記事）は、食品安全委員会が和訳・要約したものであり、その和訳・要約内容について情報公開機関に対する確認は行っておりませんので、その文責は食品安全委員会にあります。
情報公表機関からの公表文書については、個別項目の欄に記載されているURLからご確認下さい。ただし、記載されているURLは情報収集時のものであり、その後変更されている可能性がありますので、ご了承下さい。
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