論文の概要: Exploring Machine Learning Algorithms for Infection Detection Using GC-IMS Data: A Preliminary Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15757v1
• Date: Wed, 24 Apr 2024 09:25:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 19:40:12.078380
• Title: Exploring Machine Learning Algorithms for Infection Detection Using GC-IMS Data: A Preliminary Study
• Title（参考訳）: GC-IMSデータを用いた感染検出のための機械学習アルゴリズムの探索
• Authors: Christos Sardianos, Chrysostomos Symvoulidis, Matthias Schlögl, Iraklis Varlamis, Georgios Th. Papadopoulos,
• Abstract要約: 本研究は, 正確な感染診断の現在進行中の問題に対処することを目的としている。 Gas Chromatography-Ion Mobility Spectrometry (GC-IMS)データを利用して、機械学習アルゴリズムを1つのプラットフォームに組み込むことで、この問題に対処することを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4961885884659987
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The developing field of enhanced diagnostic techniques in the diagnosis of infectious diseases, constitutes a crucial domain in modern healthcare. By utilizing Gas Chromatography-Ion Mobility Spectrometry (GC-IMS) data and incorporating machine learning algorithms into one platform, our research aims to tackle the ongoing issue of precise infection identification. Inspired by these difficulties, our goals consist of creating a strong data analytics process, enhancing machine learning (ML) models, and performing thorough validation for clinical applications. Our research contributes to the emerging field of advanced diagnostic technologies by integrating Gas Chromatography-Ion Mobility Spectrometry (GC-IMS) data and machine learning algorithms within a unified Laboratory Information Management System (LIMS) platform. Preliminary trials demonstrate encouraging levels of accuracy when employing various ML algorithms to differentiate between infected and non-infected samples. Continuing endeavors are currently concentrated on enhancing the effectiveness of the model, investigating techniques to clarify its functioning, and incorporating many types of data to further support the early detection of diseases.
• Abstract（参考訳）: 感染症の診断における高度な診断技術の発達は、現代医療において重要な領域となっている。 ガスクロマトグラフィー・イオンモビリティ・スペクトロメトリ(GC-IMS)データを活用し,機械学習アルゴリズムを1つのプラットフォームに組み込むことで,正確な感染識別の課題に対処することを目的とした。 これらの困難に触発されて、当社の目標は、強力なデータ分析プロセスの作成、機械学習(ML)モデルの強化、臨床応用の徹底的な検証である。 本研究は,ガスクロマトグラフィー・イオンモビリティ・スペクトロメトリ(GC-IMS)データと機械学習アルゴリズムを統合実験室情報管理システム(LIMS)プラットフォームに組み込むことにより,先進的な診断技術の分野に寄与する。 プリミティブトライアルでは、さまざまなMLアルゴリズムを使用して感染したサンプルと非感染したサンプルを区別する際の精度の向上が示されている。 現在、継続する取り組みは、モデルの有効性を高め、その機能を明らかにするための技術を調査し、病気の早期発見を支援するために様々な種類のデータを統合することに重点を置いている。

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