Fugu-MT 論文翻訳(概要): Development of a Risk-Free COVID-19 Screening Algorithm from Routine Blood Tests Using Ensemble Machine Learning

論文の概要: Development of a Risk-Free COVID-19 Screening Algorithm from Routine Blood Tests Using Ensemble Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05660v3
Date: Tue, 9 May 2023 05:54:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-10 17:05:22.601610
Title: Development of a Risk-Free COVID-19 Screening Algorithm from Routine Blood Tests Using Ensemble Machine Learning
Title（参考訳）: アンサンブル機械学習を用いた血液検査によるリスクフリーな新型コロナウイルススクリーニングアルゴリズムの開発
Authors: Md. Mohsin Sarker Raihan, Md. Mohi Uddin Khan, Laboni Akter and Abdullah Bin Shams
Abstract要約: キットの不足とコストが原因で、多くの人々が感染し、検査前に回復または死亡している。この研究は、リスクフリーで高精度なStacked Ensemble Machine Learningモデルを提案することで、COVID-19検出の概念を活用する。提案手法は,ユビキタス・ユビキタス・ローコストスクリーニングアプリケーションの可能性を有する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The Reverse Transcription Polymerase Chain Reaction (RTPCR)} test is the silver bullet diagnostic test to discern COVID infection. Rapid antigen detection is a screening test to identify COVID positive patients in little as 15 minutes, but has a lower sensitivity than the PCR tests. Besides having multiple standardized test kits, many people are getting infected and either recovering or dying even before the test due to the shortage and cost of kits, lack of indispensable specialists and labs, time-consuming result compared to bulk population especially in developing and underdeveloped countries. Intrigued by the parametric deviations in immunological and hematological profile of a COVID patient, this research work leveraged the concept of COVID-19 detection by proposing a risk-free and highly accurate Stacked Ensemble Machine Learning model to identify a COVID patient from communally available-widespread-cheap routine blood tests which gives a promising accuracy, precision, recall and F1-score of 100%. Analysis from R-curve also shows the preciseness of the risk-free model to be implemented. The proposed method has the potential for large scale ubiquitous low-cost screening application. This can add an extra layer of protection in keeping the number of infected cases to a minimum and control the pandemic by identifying asymptomatic or pre-symptomatic people early.
Abstract（参考訳）: 逆転写ポリメラーゼ連鎖反応(Reverse Transcription Polymerase Chain Reaction, RTPCR)は、ウイルス感染を識別するための銀の弾丸診断試験である。ラピッド抗原検出(rapid antigen detection)は、ウイルス陽性患者を15分以内で同定するスクリーニング検査であるが、pcr検査よりも感度が低い。複数の標準試験キットを持つほか、キットの不足やコスト、不要な専門家や研究所の欠如、特に開発途上国や未開発国における大量人口と比較して、多くの人々が感染し、テストの前にも回復または死亡している。この研究は、新型コロナウイルス患者の免疫学的および血液学的プロファイルのパラメトリックな偏差に興味をそそられ、リスクフリーで高精度な積層型機械学習モデルの提案により、新型コロナウイルス検出の概念を活用し、ウイルス患者を共同で利用可能なワイドスプレッド・チープ定期血液検査から同定し、精度、正確性、リコール、およびf1-scoreを100%向上させる。 R曲線の解析は、実装すべきリスクフリーモデルの正確性を示す。提案手法は, 大規模ユビキタスな低コストスクリーニングアプリケーションの可能性を有する。これにより、感染した感染者の数を最小限に抑え、無症状または症状前の人々を早期に特定することでパンデミックを抑えるための追加的な保護層が加わる可能性がある。

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