論文の概要: Applying Bayesian Ridge Regression AI Modeling in Virus Severity Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09485v1
• Date: Sat, 14 Oct 2023 04:17:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 20:12:20.631424
• Title: Applying Bayesian Ridge Regression AI Modeling in Virus Severity Prediction
• Title（参考訳）: ウイルス重症度予測におけるベイズリッジ回帰aiモデルの適用
• Authors: Jai Pal, Bryan Hong
• Abstract要約: 医療専門家に最先端ウイルス分析をもたらすAIモデルであるBayesian Ridge Regressionの長所と短所をレビューする。 モデルの精度評価は有望な結果を示し、改善の余地があった。 さらに、重症度指数は、患者のケアニーズを概観するための貴重なツールとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) is a powerful tool for reshaping healthcare systems. In healthcare, AI is invaluable for its capacity to manage vast amounts of data, which can lead to more accurate and speedy diagnoses, ultimately easing the workload on healthcare professionals. As a result, AI has proven itself to be a power tool across various industries, simplifying complex tasks and pattern recognition that would otherwise be overwhelming for humans or traditional computer algorithms. In this paper, we review the strengths and weaknesses of Bayesian Ridge Regression, an AI model that can be used to bring cutting edge virus analysis to healthcare professionals around the world. The model's accuracy assessment revealed promising results, with room for improvement primarily related to data organization. In addition, the severity index serves as a valuable tool to gain a broad overview of patient care needs, aligning with healthcare professionals' preference for broader categorizations.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は医療システムを再構築するための強力なツールである。 医療分野では、AIは膨大な量のデータを管理する能力があるため、より正確で迅速な診断につながる可能性があるため、最終的には医療専門家の労働負担を軽減できる。 その結果、AIは様々な産業にまたがる強力なツールであることが証明され、複雑なタスクやパターン認識を単純化し、人間や従来のコンピュータアルゴリズムでは圧倒的なものになった。 本稿では,世界中の医療従事者を対象に,最先端ウイルス分析に使用できるAIモデルであるBayesian Ridge Regressionの長所と短所を概説する。 モデルの精度評価の結果は有望な結果を示し、改善の余地は主にデータ組織に関するものだった。 さらに、重症度指数は、患者ケアのニーズを広範囲に概観するための貴重なツールであり、医療専門家の幅広い分類に対する好みと一致している。

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