論文の概要: Analysis, Identification and Prediction of Parkinson Disease Sub-Types and Progression through Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04748v2
- Date: Mon, 10 Jun 2024 21:29:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 01:28:06.679161
- Title: Analysis, Identification and Prediction of Parkinson Disease Sub-Types and Progression through Machine Learning
- Title（参考訳）: パーキンソン病サブタイプの解析・同定・予測と機械学習による進展
- Authors: Ashwin Ram,
- Abstract要約: 本稿では,パーキンソン病の研究において,新たな機械学習フレームワークを用いてPDを異なるサブタイプに分類し,その進展を予測することによって,画期的な進歩を示す。
この革新的なアプローチは、従来の方法論がしばしば見逃すPDマニフェストの微妙だが批判的なパターンを識別することを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.982922468400901
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper represents a groundbreaking advancement in Parkinson disease (PD) research by employing a novel machine learning framework to categorize PD into distinct subtypes and predict its progression. Utilizing a comprehensive dataset encompassing both clinical and neurological parameters, the research applies advanced supervised and unsupervised learning techniques. This innovative approach enables the identification of subtle, yet critical, patterns in PD manifestation, which traditional methodologies often miss. Significantly, this research offers a path toward personalized treatment strategies, marking a major stride in the precision medicine domain and showcasing the transformative potential of integrating machine learning into medical research.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,パーキンソン病(PD)研究における新たな機械学習フレームワークを用いて,PDを異なるサブタイプに分類し,その進行を予測することによって,画期的な進歩を示す。
臨床および神経学的パラメータの両方を含む包括的データセットを利用することで、高度な教師なしおよび教師なしの学習技術を適用する。
この革新的なアプローチは、従来の方法論がしばしば見逃すPDマニフェストの微妙だが批判的なパターンを識別することを可能にする。
この研究は、パーソナライズされた治療戦略への道筋を提供し、精密医療領域における大きな進歩と、機械学習を医学研究に統合する変革の可能性を示している。
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