論文の概要: Machine learning based disease diagnosis: A comprehensive review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.15538v1
- Date: Fri, 31 Dec 2021 16:25:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-03 15:39:34.452344
- Title: Machine learning based disease diagnosis: A comprehensive review
- Title（参考訳）: 機械学習による疾患診断 : 包括的レビュー
- Authors: Md Manjurul Ahsan, Zahed Siddique
- Abstract要約: このレビューでは、機械学習(ML)とディープラーニング(DL)が、多くの病気の早期発見にどのように利用されているかを説明します。
1216の出版物に関する文献学的研究は、最も多作な著者、国、組織、そして最も引用された記事を決定するために行われた。
このレビューでは、機械学習ベースの疾患診断(MLBDD)の最新動向とアプローチをまとめている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Globally, there is a substantial unmet need to diagnose various diseases
effectively. The complexity of the different disease mechanisms and underlying
symptoms of the patient population presents massive challenges to developing
the early diagnosis tool and effective treatment. Machine Learning (ML), an
area of Artificial Intelligence (AI), enables researchers, physicians, and
patients to solve some of these issues. Based on relevant research, this review
explains how Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) are being used to
help in the early identification of numerous diseases. To begin, a bibliometric
study of the publication is given using data from the Scopus and Web of Science
(WOS) databases. The bibliometric study of 1216 publications was undertaken to
determine the most prolific authors, nations, organizations, and most cited
articles. The review then summarizes the most recent trends and approaches in
Machine Learning-based Disease Diagnosis (MLBDD), considering the following
factors: algorithm, disease types, data type, application, and evaluation
metrics. Finally, the paper highlights key results and provides insight into
future trends and opportunities in the MLBDD area.
- Abstract（参考訳）: 世界中で、様々な病気を効果的に診断する必要性は極めて大きい。
異なる疾患のメカニズムと患者集団の根本症状の複雑さは、早期診断ツールの開発と効果的な治療に多大な困難をもたらす。
人工知能(ai)の分野である機械学習(ml)は、研究者、医師、患者がこれらの問題を解決することができる。
関連する研究に基づいて、機械学習(ML)とディープラーニング(DL)が、多くの病気の早期発見にどのように利用されているかを説明する。
まず、Scopus and Web of Science (WOS)データベースのデータを用いて、出版物に関する文献学的研究を行う。
1216の出版物に関する文献学的研究は、最も多作な著者、国、組織、そして最も引用された記事を決定するために行われた。
次に、アルゴリズム、疾患タイプ、データタイプ、アプリケーション、評価メトリクスといった要素を考慮して、機械学習に基づく疾患診断(mlbdd)における最新のトレンドとアプローチを要約する。
最後に、この論文は重要な結果を強調し、MLBDD領域における今後のトレンドと機会についての洞察を提供する。
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