論文の概要: The Significance of Machine Learning in Clinical Disease Diagnosis: A
Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16978v1
- Date: Wed, 25 Oct 2023 20:28:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-27 23:22:22.860973
- Title: The Significance of Machine Learning in Clinical Disease Diagnosis: A
Review
- Title（参考訳）: 臨床疾患診断における機械学習の意義
- Authors: S M Atikur Rahman, Sifat Ibtisum, Ehsan Bazgir, Tumpa Barai
- Abstract要約: 本研究では、時系列医療指標における心拍データの伝達を改善するための機械学習アルゴリズムの能力について検討する。
検討中の要因は、アルゴリズムの利用、対象とする疾患の種類、採用されるデータの種類、応用、評価指標などである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The global need for effective disease diagnosis remains substantial, given
the complexities of various disease mechanisms and diverse patient symptoms. To
tackle these challenges, researchers, physicians, and patients are turning to
machine learning (ML), an artificial intelligence (AI) discipline, to develop
solutions. By leveraging sophisticated ML and AI methods, healthcare
stakeholders gain enhanced diagnostic and treatment capabilities. However,
there is a scarcity of research focused on ML algorithms for enhancing the
accuracy and computational efficiency. This research investigates the capacity
of machine learning algorithms to improve the transmission of heart rate data
in time series healthcare metrics, concentrating particularly on optimizing
accuracy and efficiency. By exploring various ML algorithms used in healthcare
applications, the review presents the latest trends and approaches in ML-based
disease diagnosis (MLBDD). The factors under consideration include the
algorithm utilized, the types of diseases targeted, the data types employed,
the applications, and the evaluation metrics. This review aims to shed light on
the prospects of ML in healthcare, particularly in disease diagnosis. By
analyzing the current literature, the study provides insights into
state-of-the-art methodologies and their performance metrics.
- Abstract（参考訳）: 様々な疾患のメカニズムと多様な患者の症状の複雑さを考えると、効果的な疾患診断のグローバルな必要性は依然として大きい。
これらの課題に取り組むために、研究者、医師、そして患者は、ソリューションを開発するために人工知能(AI)の分野である機械学習(ML)に目を向けている。
高度なMLとAIメソッドを活用することで、医療関係者は診断と治療の能力を向上させることができる。
しかし、精度と計算効率を向上させるMLアルゴリズムに焦点を当てた研究はほとんどない。
本研究は、時系列医療指標における心拍データの伝達を改善するために機械学習アルゴリズムの能力を調査し、特に精度と効率の最適化に集中する。
医療アプリケーションで使用されるさまざまなMLアルゴリズムを探索することにより、MLベースの疾患診断(MLBDD)の最新動向とアプローチを示す。
検討中の要因は,アルゴリズムの活用,対象疾患の種類,使用するデータ型,アプリケーション,評価指標などである。
本総説は,医療,特に疾患診断におけるMLの展望を明らかにすることを目的としている。
この研究は、現在の文献を分析し、最先端の方法論とそのパフォーマンス指標に関する洞察を提供する。
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