論文の概要: Medical Pathologies Prediction : Systematic Review and Proposed Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00311v1
• Date: Sat, 1 Apr 2023 13:35:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 18:43:52.813390
• Title: Medical Pathologies Prediction : Systematic Review and Proposed Approach
• Title（参考訳）: 病態予測 : システムレビューと今後の展開
• Authors: Chaimae Taoussi, Imad Hafidi, Abdelmoutalib Metrane
• Abstract要約: 我々は、医療改善のためのビッグデータ、人工知能、機械学習、ディープラーニングなど、最新の技術の活用に関するさまざまな研究を分析し、検討した。 本稿では,医療データの収集,前処理,クラスタリングに着目した一般的なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The healthcare sector is an important pillar of every community, numerous research studies have been carried out in this context to optimize medical processes and improve care quality and facilitate patient management. In this article we have analyzed and examined different works concerning the exploitation of the most recent technologies such as big data, artificial intelligence, machine learning, and deep learning for the improvement of health care, which enabled us to propose our general approach concentrating on the collection, preprocessing and clustering of medical data to facilitate access, after analysis, to the patients and health professionals to predict the most frequent pathologies with better precision within a notable timeframe. keywords: Healthcare, big data, artificial intelligence, automatic language processing, data mining, predictive models.
• Abstract（参考訳）: 医療部門はすべての地域において重要な柱であり、医療プロセスの最適化やケアの質の向上、患者の管理を促進するために多くの研究が行われている。 In this article we have analyzed and examined different works concerning the exploitation of the most recent technologies such as big data, artificial intelligence, machine learning, and deep learning for the improvement of health care, which enabled us to propose our general approach concentrating on the collection, preprocessing and clustering of medical data to facilitate access, after analysis, to the patients and health professionals to predict the most frequent pathologies with better precision within a notable timeframe. キーワード:医療、ビッグデータ、人工知能、自動言語処理、データマイニング、予測モデル。

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