論文の概要: Deep Neural Decision Forest: A Novel Approach for Predicting Recovery or
Decease of COVID-19 Patients with Clinical and RT-PCR
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13925v2
- Date: Wed, 10 Jan 2024 07:27:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-11 16:54:09.849119
- Title: Deep Neural Decision Forest: A Novel Approach for Predicting Recovery or
Decease of COVID-19 Patients with Clinical and RT-PCR
- Title（参考訳）: 深層神経決定森林 : 臨床およびrt-pcrによるcovid-19患者の回復または脱セアーゼ予測のための新しいアプローチ
- Authors: Mohammad Dehghani, Zahra Yazdanparast, Rasoul Samani
- Abstract要約: 本研究の目的は,深層学習アルゴリズムが患者の道徳を予測できるかどうかを検討することである。
臨床およびRT-PCRがどちらが信頼性が高いかを予測するための予測に与える影響について検討した。
その結果, RT-PCRを用いない臨床単独が, 80%の精度で最も効果的な診断方法であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3013529669049775
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: COVID-19 continues to be considered an endemic disease in spite of the World
Health Organization's declaration that the pandemic is over. This pandemic has
disrupted people's lives in unprecedented ways and caused widespread morbidity
and mortality. As a result, it is important for emergency physicians to
identify patients with a higher mortality risk in order to prioritize hospital
equipment, especially in areas with limited medical services. The collected
data from patients is beneficial to predict the outcome of COVID-19 cases,
although there is a question about which data makes the most accurate
predictions. Therefore, this study aims to accomplish two main objectives.
First, we want to examine whether deep learning algorithms can predict a
patient's morality. Second, we investigated the impact of Clinical and RT-PCR
on prediction to determine which one is more reliable. We defined four stages
with different feature sets and used interpretable deep learning methods to
build appropriate model. Based on results, the deep neural decision forest
performed the best across all stages and proved its capability to predict the
recovery and death of patients. Additionally, results indicate that Clinical
alone (without the use of RT-PCR) is the most effective method of diagnosis,
with an accuracy of 80%. It is important to document and understand experiences
from the COVID-19 pandemic in order to aid future medical efforts. This study
can provide guidance for medical professionals in the event of a crisis or
outbreak similar to COVID-19.
- Abstract（参考訳）: 世界保健機関(WHO)は19日、新型コロナウイルスの感染拡大が相次いだと発表した。
このパンデミックは前例のない方法で人々の生活を混乱させ、広範囲の死亡率と死亡率を引き起こした。
その結果,特に医療機関が限られている地域では,病院の設備を優先するために,死亡リスクの高い患者を救急医が特定することが重要である。
患者から収集したデータは、どのデータが最も正確な予測を行うかという疑問があるが、新型コロナウイルス患者の結果を予測するのに有益である。
そこで本研究は,2つの目的を達成することを目的としている。
まず,深層学習アルゴリズムが患者のモラルを予測できるかどうかを検討する。
第2に, 臨床およびrt-pcrによる予測の信頼性について検討した。
異なる特徴セットを持つ4つのステージを定義し,解釈可能なディープラーニング手法を用いて適切なモデルを構築した。
結果から,深層神経決定森林は全段階にわたって良好に機能し,患者の回復と死亡を予測する能力が証明された。
さらに, RT-PCRを用いない臨床単独が, 80%の精度で最も効果的な診断方法であることが示唆された。
今後の医療活動を支援するため、新型コロナウイルスのパンデミックの経験を文書化し理解することが重要である。
本研究は、危機やcovid-19に類似したアウトブレイクが発生した場合に、医療専門家にガイダンスを提供することができる。
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