PTY4614（卒業ポートフォリオ：LaungLife）

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PTY4614（卒業ポートフォリオ：LaungLife）

PTY4614（卒業ポートフォリオ：LaungLife）

チリの情報工学学位取得のための最終ポートフォリオ「PTY4614」は、機械学習を用いた早期がん検出と予測分析をテーマにした卒業プロジェクトです。本リポジトリは授業での成果物やプロジェクト概要をまとめたもので、診断の早期化を目的としたデータ前処理、モデル設計、評価方針、倫理的配慮などの指針が記載されています。コードは限定的ですが、研究設計と成果の整理に重点を置いたドキュメント性の高い資料です。（約300字）

https://github.com/secarvallo/PTY4614

概要

このリポジトリ「PTY4614」は、情報工学専攻の卒業要件である最終ポートフォリオ（Proceso de Portafolio de Título）の第二段階・最終段階に対応したプロジェクト資料をまとめたものです。READMEからは「LaungLife - Early Cancer Detection & Predictive Analytics」というテーマが読み取れ、がんの早期診断を機械学習で支援することを目的としています。リポジトリ自体はファイル数が少なく、主にプロジェクト計画書や説明資料（CAPSTONE_709V.md、README.md）が中心ですが、医療データの前処理、特徴量設計、モデル評価、臨床応用の可能性といったポイントを整理している点が特徴です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 3
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • 早期がん検出を主題とした卒業プロジェクトのドキュメント化：研究目的、背景、期待効果を明確に整理。
  • 機械学習を用いた予測分析の設計方針：データ利活用、モデル選定、評価指標に関する方針が示唆されている。
  • 学術的・倫理的配慮の提示：早期診断の医療的意義とともにデータプライバシーやバイアス対策を意識した記述が想定される。
  • 軽量な構成だが拡張性あり：実装コードは含まれていないか限られる一方、研究・開発の骨子として外部データやモデルを組み込める設計。

技術的なポイント

リポジトリの記述から読み取れる技術的着眼点は以下の通りです。まず、問題設定は「早期がん検出＝二値分類または多クラス分類」に収束しやすく、教師あり学習（ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、ニューラルネットワーク等）が主要選択肢となります。医療データ特有の不均衡（陽性サンプルの希少性）を扱うため、サンプリング手法（SMOTE等）、重み付け損失、評価では精度より再現率（recall）やF1、ROC-AUC、PR-AUCを重視する設計が望ましい点が示唆されます。

次にデータ前処理と特徴量設計です。臨床検査値、画像、遺伝子データなど多様なモダリティが想定されるため、欠損値処理、正規化、カテゴリー変数のエンコーディング、時間情報（経過観察データ）の取り扱いが重要です。特徴量重要度の可視化や説明可能性（SHAP、LIME）を導入することで医師への説明性を高め、臨床受容性を向上させられます。

モデル検証ではクロスバリデーション、外部検証データの利用、ブートストラップによる信頼区間推定を組み合わせることで過学習を抑制し、汎化性能を評価します。さらに、モデル運用を想定するならば推論効率やモデルサイズ、推論時の説明出力、継続学習の仕組み（データドリフト検知）も設計要素に入れるべきです。最後に法的・倫理的観点として患者プライバシー保護、データ利用同意、バイアス検出と補正、医療規制の遵守が必須である点が強調されます。

（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • CAPSTONE_709V.md: file
    • プロジェクトの学術的枠組みやカリキュラムに沿った要件、目標、進捗報告の記載が想定される。実施計画や評価基準が含まれる可能性あり。
  • LICENSE: file
    • 著作権・利用許諾に関する記述。公開範囲や二次利用の条件を確認するための重要ファイル。
  • README.md: file
    • プロジェクトの概要（LaungLife）、課題設定、研究の意義、簡単な技術的方針がまとめられているドキュメント。外部データや実装方法の案内があると推測される。

ファイル数は少ないため、具体的な実装コードは見当たりませんが、計画書としての体裁は整っており、実装やデータを追加することで容易に拡張できる構成です。

改善提案と今後の展望

リポジトリを実運用・研究成果に近づけるための提案です。まず、データセットのサンプル（匿名化済み）またはデータ仕様書を追加し、再現性を高めてください。次に、主要な実験を再現可能なノートブック（Jupyter/Colab）やスクリプト、環境定義（requirements.txt / Dockerfile）を配置することを推奨します。モデル比較の結果（混同行列、ROC/PR曲線、重要特徴の可視化）やハイパーパラメータ探索ログを記録すると、評価の透明性が向上します。

倫理面では、データ収集時の同意文書や匿名化プロセス、バイアス評価レポートを用意すると学術・臨床審査を受けやすくなります。将来的には、プロトタイプをWebアプリ（Flask/FastAPI）やMLOpsパイプライン（CI/CD、モデル監視）としてデプロイし、臨床パートナーと共同で検証する流れが望ましいでしょう。

まとめ

機械学習を活用した早期がん検出の研究設計として骨子が整った良好なポートフォリオ資料です。実装とデータの補完で実用化に近づけられます。（約50字）

リポジトリ情報：

  • 名前: PTY4614
  • 説明: Es la segunda y última etapa del Proceso de Portafolio de Título de la carrera de Ingeniería en Informática. Esta asignatura es la oportunidad de consolidar tus intereses profesionales, junto con las habilidades y fortalezas que definirán tu perfil profesional para la obtención del título profesional.
  • スター数: 1
  • 言語: null
  • URL: https://github.com/secarvallo/PTY4614
  • オーナー: secarvallo
  • アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/109012282?v=4

READMEの抜粋：

LaungLife - Early Cancer Detection & Predictive Analytics

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