論文の概要: Prediction of Chronic Kidney Disease Using Deep Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12089v1
• Date: Tue, 22 Dec 2020 15:31:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-26 11:58:02.631245
• Title: Prediction of Chronic Kidney Disease Using Deep Neural Network
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いた慢性腎臓病の予測
• Authors: Iliyas Ibrahim Iliyas, Isah Rambo Saidu, Ali Baba Dauda, Suleiman Tasiu
• Abstract要約: 慢性腎臓病(ckd)とその症状は軽度で緩やかなものであり、近年は実現されないことが多い。 我々はDeep Neural Network (DNN)モデルを使用して、患者におけるCKDの不在または存在を予測する。 モデルは98%の精度を作り出しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural Network (DNN) is becoming a focal point in Machine Learning research. Its application is penetrating into different fields and solving intricate and complex problems. DNN is now been applied in health image processing to detect various ailment such as cancer and diabetes. Another disease that is causing threat to our health is the kidney disease. This disease is becoming prevalent due to substances and elements we intake. Death is imminent and inevitable within few days without at least one functioning kidney. Ignoring the kidney malfunction can cause chronic kidney disease leading to death. Frequently, Chronic Kidney Disease (CKD) and its symptoms are mild and gradual, often go unnoticed for years only to be realized lately. Bade, a Local Government of Yobe state in Nigeria has been a center of attention by medical practitioners due to the prevalence of CKD. Unfortunately, a technical approach in culminating the disease is yet to be attained. We obtained a record of 400 patients with 10 attributes as our dataset from Bade General Hospital. We used DNN model to predict the absence or presence of CKD in the patients. The model produced an accuracy of 98%. Furthermore, we identified and highlighted the Features importance to provide the ranking of the features used in the prediction of the CKD. The outcome revealed that two attributes; Creatinine and Bicarbonate have the highest influence on the CKD prediction.
• Abstract（参考訳）: Deep Neural Network(DNN)は、機械学習研究の焦点になりつつある。 そのアプリケーションは様々な分野に浸透し、複雑で複雑な問題を解決する。 現在、DNNは、がんや糖尿病などの様々な疾患を検出するために、健康画像処理に応用されている。 私たちの健康を脅かすもう1つの病気は腎臓病です。 この病気は私たちが摂取する物質や要素によって広まりつつある。 死は、少なくとも1つの機能する腎臓なしで数日以内に差し迫っており、避けられない。 腎臓機能不全を無視すると、慢性腎臓病が死亡することがある。 慢性腎臓病(CKD)とその症状は軽度で緩やかであり、近年になってようやく認識されるようになった。 ナイジェリアのヨベ州の地方政府であるベイドは、CKDの流行により医療従事者にとって注目の的となっている。 残念ながら、病気を克服するための技術的アプローチはまだ達成されていない。 Bade General Hospitalから10属性の400人の患者をデータセットとして収集した。 DNNモデルを用いてCKDの有無を予測した。 このモデルは98%の精度で製造された。 さらに,ckdの予測に使用される特徴のランキングを提供する上で重要となる特徴を特定し強調した。 その結果、CretriinineとBicarbonateの2つの属性がCKD予測に最も影響していることが判明した。

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