Fugu-MT 論文翻訳(概要): MLtoGAI: Semantic Web based with Machine Learning for Enhanced Disease Prediction and Personalized Recommendations using Generative AI

論文の概要: MLtoGAI: Semantic Web based with Machine Learning for Enhanced Disease Prediction and Personalized Recommendations using Generative AI

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20284v1
Date: Fri, 26 Jul 2024 06:32:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-31 19:18:14.279364
Title: MLtoGAI: Semantic Web based with Machine Learning for Enhanced Disease Prediction and Personalized Recommendations using Generative AI
Title（参考訳）: MLtoGAI:ジェネレーティブAIを用いた疾患予測とパーソナライズドレコメンデーションのための機械学習に基づくセマンティックWeb
Authors: Shyam Dongre, Ritesh Chandra, Sonali Agarwal,
Abstract要約: 本研究は,セマンティックWeb技術と機械学習(ML)を統合して疾患予測を強化するMLtoGAIを紹介する。セマンティック技術と説明可能なAIを活用することで、システムは疾患予測の精度を高め、レコメンデーションが個々の患者に適切かつ容易に理解されることを保証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.929965561686354
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In modern healthcare, addressing the complexities of accurate disease prediction and personalized recommendations is both crucial and challenging. This research introduces MLtoGAI, which integrates Semantic Web technology with Machine Learning (ML) to enhance disease prediction and offer user-friendly explanations through ChatGPT. The system comprises three key components: a reusable disease ontology that incorporates detailed knowledge about various diseases, a diagnostic classification model that uses patient symptoms to detect specific diseases accurately, and the integration of Semantic Web Rule Language (SWRL) with ontology and ChatGPT to generate clear, personalized health advice. This approach significantly improves prediction accuracy and ensures results that are easy to understand, addressing the complexity of diseases and diverse symptoms. The MLtoGAI system demonstrates substantial advancements in accuracy and user satisfaction, contributing to developing more intelligent and accessible healthcare solutions. This innovative approach combines the strengths of ML algorithms with the ability to provide transparent, human-understandable explanations through ChatGPT, achieving significant improvements in prediction accuracy and user comprehension. By leveraging semantic technology and explainable AI, the system enhances the accuracy of disease prediction and ensures that the recommendations are relevant and easily understood by individual patients. Our research highlights the potential of integrating advanced technologies to overcome existing challenges in medical diagnostics, paving the way for future developments in intelligent healthcare systems. Additionally, the system is validated using 200 synthetic patient data records, ensuring robust performance and reliability.
Abstract（参考訳）: 現代の医療では、正確な疾患予測とパーソナライズされたレコメンデーションの複雑さに対処することが重要かつ困難である。本研究は、Semantic Web技術と機械学習(ML)を統合したMLtoGAIを導入し、疾患予測を強化し、ChatGPTを通じてユーザフレンドリな説明を提供する。本システムは, 様々な疾患に関する詳細な知識を取り入れた再利用可能な疾患オントロジー, 特定の疾患を正確に検出するための患者症状を用いた診断分類モデル, オントロジーとChatGPTとのセマンティックWebルール言語(SWRL)の統合により, 明瞭でパーソナライズされた健康アドバイスを生成する。このアプローチは予測精度を大幅に改善し、理解しやすく、病気や多様な症状の複雑さに対処する。 MLtoGAIシステムは精度とユーザの満足度を大幅に向上させ、よりインテリジェントでアクセスしやすい医療ソリューションの開発に貢献している。この革新的なアプローチは、MLアルゴリズムの強みと、ChatGPTを通じて透明で人間の理解可能な説明を提供する能力を組み合わせることで、予測精度とユーザ理解の大幅な改善を実現している。セマンティック技術と説明可能なAIを活用することで、システムは疾患予測の精度を高め、レコメンデーションが個々の患者に適切かつ容易に理解されることを保証する。我々の研究は、医学診断における既存の課題を克服し、インテリジェントな医療システムにおける将来の発展への道を開くために、高度な技術を統合する可能性を強調している。さらに、200の患者データ記録を用いて、堅牢なパフォーマンスと信頼性を保証する。

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