論文の概要: A Comparative Study on Machine Learning Models to Classify Diseases Based on Patient Behaviour and Habits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16768v1
• Date: Sat, 21 Dec 2024 20:46:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:54:03.005716
• Title: A Comparative Study on Machine Learning Models to Classify Diseases Based on Patient Behaviour and Habits
• Title（参考訳）: 患者行動と習慣に基づく疾患分類のための機械学習モデルの比較研究
• Authors: Elham Musaaed, Nabil Hewahi, Abdulla Alasaadi,
• Abstract要約: 本研究は, PRFと糖尿病, ストローク, 心疾患 (HD), キドニー病 (KD) の相関について6つの教師付きML手法を用いて検討した。 PRFに基づいてHDを分類するためのMLアルゴリズムと、Diabetes、Stroke、Asthma、Skin Cancer、KDを属性として比較、評価することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In recent years, ML algorithms have been shown to be useful for predicting diseases based on health data and posed a potential application area for these algorithms such as modeling of diseases. The majority of these applications employ supervised rather than unsupervised ML algorithms. In addition, each year, the amount of data in medical science grows rapidly. Moreover, these data include clinical and Patient-Related Factors (PRF), such as height, weight, age, other physical characteristics, blood sugar, lipids, insulin, etc., all of which will change continually over time. Analysis of historical data can help identify disease risk factors and their interactions, which is useful for disease diagnosis and prediction. This wealth of valuable information in these data will help doctors diagnose accurately and people can become more aware of the risk factors and key indicators to act proactively. The purpose of this study is to use six supervised ML approaches to fill this gap by conducting a comprehensive experiment to investigate the correlation between PRF and Diabetes, Stroke, Heart Disease (HD), and Kidney Disease (KD). Moreover, it will investigate the link between Diabetes, Stroke, and KD and PRF with HD. Further, the research aims to compare and evaluate various ML algorithms for classifying diseases based on the PRF. Additionally, it aims to compare and evaluate ML algorithms for classifying HD based on PRF as well as Diabetes, Stroke, Asthma, Skin Cancer, and KD as attributes. Lastly, HD predictions will be provided through a Web-based application on the most accurate classifier, which allows the users to input their values and predict the output.
• Abstract（参考訳）: 近年、MLアルゴリズムは、健康データに基づく疾患の予測に有用であることが示され、疾患のモデリングなど、これらのアルゴリズムの潜在的な応用分野が提示されている。 これらのアプリケーションのほとんどは、教師なしのMLアルゴリズムではなく、教師なしのMLアルゴリズムを使用している。 また、毎年、医学におけるデータの量は急増している。 さらに、これらのデータには、身長、体重、年齢、その他の身体的特徴、血糖値、脂質、インスリン値など、臨床および患者関連因子(PRF)が含まれる。 歴史的データの解析は、疾患の診断や予測に役立つ病気の危険因子とその相互作用を特定するのに役立つ。 こうしたデータに蓄積された貴重な情報は、医師が正確な診断を行うのに役立つ。 本研究の目的は, PRFと糖尿病, ストローク, 心臓病 (HD) とキドニー病 (KD) の相関関係を総合的に検討することにより, このギャップを埋めるために6つの教師付きMLアプローチを使用することである。 さらに, 糖尿病, ストローク, KD と PRF と HD との関連について検討する。 さらに,本研究の目的は,PRFに基づく疾患分類のためのMLアルゴリズムの比較と評価である。 さらに、PRFに基づいてHDを分類するためのMLアルゴリズムと、糖尿病、ストローク、喘息、皮膚がん、KDを属性として比較、評価することを目指している。 最後に、HD予測は最も正確な分類器上のWebベースのアプリケーションを通して提供され、ユーザが自分の値を入力して出力を予測することができる。

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