論文の概要: Unveiling the Unborn: Advancing Fetal Health Classification through Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00505v1
• Date: Sat, 30 Sep 2023 22:02:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 03:49:06.956204
• Title: Unveiling the Unborn: Advancing Fetal Health Classification through Machine Learning
• Title（参考訳）: 未生児: 機械学習による胎児の健康分類の進歩
• Authors: Sujith K Mandala
• Abstract要約: 本研究では,胎児の健康分類のための新しい機械学習手法を提案する。 提案したモデルでは、テストセットで98.31%の精度が得られる。 複数のデータポイントを組み込むことで、我々のモデルはより包括的で信頼性の高い評価を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fetal health classification is a critical task in obstetrics, enabling early identification and management of potential health problems. However, it remains challenging due to data complexity and limited labeled samples. This research paper presents a novel machine-learning approach for fetal health classification, leveraging a LightGBM classifier trained on a comprehensive dataset. The proposed model achieves an impressive accuracy of 98.31% on a test set. Our findings demonstrate the potential of machine learning in enhancing fetal health classification, offering a more objective and accurate assessment. Notably, our approach combines various features, such as fetal heart rate, uterine contractions, and maternal blood pressure, to provide a comprehensive evaluation. This methodology holds promise for improving early detection and treatment of fetal health issues, ensuring better outcomes for both mothers and babies. Beyond the high accuracy achieved, the novelty of our approach lies in its comprehensive feature selection and assessment methodology. By incorporating multiple data points, our model offers a more holistic and reliable evaluation compared to traditional methods. This research has significant implications in the field of obstetrics, paving the way for advancements in early detection and intervention of fetal health concerns. Future work involves validating the model on a larger dataset and developing a clinical application. Ultimately, we anticipate that our research will revolutionize the assessment and management of fetal health, contributing to improved healthcare outcomes for expectant mothers and their babies.
• Abstract（参考訳）: 胎児の健康分類は産科における重要な課題であり、潜在的な健康問題の早期発見と管理を可能にする。 しかし、データの複雑さとラベル付きサンプルの制限のため、依然として難しい。 本稿では,包括的データセット上で訓練されたlightgbm分類器を用いて,胎児の健康分類のための新しい機械学習手法を提案する。 提案したモデルは、テストセットで98.31%の精度を達成する。 以上の結果から, 胎児の健康分類における機械学習の可能性が示され, より客観的かつ正確な評価が可能となった。 特に, 胎児心拍数, 子宮収縮, 母親の血圧などの様々な特徴を組み合わせることで, 包括的評価を行う。 この方法は、胎児の健康上の問題の早期発見と治療の改善を約束し、母親と赤ちゃんの両方により良い結果をもたらす。 高い精度の達成を超えて、我々のアプローチの新規性は、包括的特徴選択と評価手法にあります。 複数のデータポイントを組み込むことで、従来の手法に比べてより包括的かつ信頼性の高い評価を行う。 この研究は産科の分野で重要な意味を持ち、胎児の健康への懸念の早期発見と介入の進歩への道を開く。 将来的には、より大きなデータセット上でモデルを検証し、臨床アプリケーションを開発する。 最終的に、我々の研究は胎児の健康の評価と管理に革命をもたらし、期待されている母親とその赤ちゃんの医療結果の改善に寄与すると予想している。

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