Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cognizance of Post-COVID-19 Multi-Organ Dysfunction through Machine Learning Analysis

論文の概要: Cognizance of Post-COVID-19 Multi-Organ Dysfunction through Machine Learning Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16736v1
Date: Wed, 27 Sep 2023 22:25:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-02 17:07:56.320472
Title: Cognizance of Post-COVID-19 Multi-Organ Dysfunction through Machine Learning Analysis
Title（参考訳）: 機械学習によるcovid-19後マルチオルガン障害の認識
Authors: Hector J. Castro, Maitham G. Yousif
Abstract要約: 本研究は,多臓器機能障害の解析・予測のための機械学習技術の応用に焦点を当てた。 COVID-19後症候群は、様々な臓器システムに影響を及ぼす幅広い持続的な症状を示しており、医療にとって大きな課題となっている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the year 2022, a total of 466 patients from various cities across Iraq were included in this study. This research paper focuses on the application of machine learning techniques to analyse and predict multi-organ dysfunction in individuals experiencing Post-COVID-19 Syndrome, commonly known as Long COVID. Post-COVID-19 Syndrome presents a wide array of persistent symptoms affecting various organ systems, posing a significant challenge to healthcare. Leveraging the power of artificial intelligence, this study aims to enhance early detection and management of this complex condition. The paper outlines the importance of data collection and preprocessing, feature selection and engineering, model development and validation, and ethical considerations in conducting research in this field. By improving our understanding of Post-COVID-19 Syndrome through machine learning, healthcare providers can identify at-risk individuals and offer timely interventions, potentially improving patient outcomes and quality of life. Further research is essential to refine models, validate their clinical utility, and explore treatment options for Long COVID. Keywords: Post-COVID-19 Syndrome, Machine Learning, Multi-Organ Dysfunction, Healthcare, Artificial Intelligence.
Abstract（参考訳）: 2022年、イラク各都市から合計466人の患者がこの研究に参加した。本研究は、covid-19後症候群(通称long covid)患者の多臓器機能障害の分析と予測に機械学習技術を適用したものである。 COVID-19後症候群は、様々な臓器システムに影響を及ぼす幅広い持続的な症状を示しており、医療にとって大きな課題となっている。本研究は、人工知能の力を活用し、この複雑な状態の早期検出と管理を強化することを目的とする。本稿は,データ収集と前処理,特徴選択とエンジニアリング,モデル開発と検証,およびこの分野の研究における倫理的考察の重要性を概説する。機械学習によるcovid-19後症候群の理解を深めることで、医療提供者はリスクの高い個人を特定し、タイムリーな介入を行い、患者の成果と生活の質を改善することができる。さらなる研究は、モデルを洗練し、臨床的有用性を検証し、Long COVIDの治療オプションを検討するために不可欠である。キーワード:ポスト新型コロナウイルス症候群、機械学習、多臓器機能障害、ヘルスケア、人工知能。

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