Predicting termination of atrial fibrillation based on the structure and quantification of the recurrence plot.

心房細動が自然停止するかどうかを、リカレンスプロットから予測するそうです。
リカレンスプロットやローレンツプロットをとるという手法自体は、比較的よく行われる方法ですが、この論文の大きな特徴はそのパターン分類にニューラルネットワークを使っているということにあると思います。

通常、ミッションクリティカルなシステムには、ニューラルネットワークのような未知の入力に対する出力が不安定かつ、Fail Safeになることが保証されないことが、アルゴリズムとしては致命的であり、ファジー理論などのハイブリッドシステムで部分的に導入されることもあるようですが、非常に稀です。

また、過剰学習により、これまでの学習で構築されたロジックを破壊してしまうこともあるので、なんらかの安全確保のためのアルゴリズムが必要になります。

＃まあ、これも割り切りの問題で、「参考程度」として扱うというふうに
＃付き合うことができれば問題ないのでしょうが、情報理論と臨床の壁は大きいです。