論文の概要: Enhanced prediction of spine surgery outcomes using advanced machine learning techniques and oversampling methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18996v1
- Date: Sun, 23 Mar 2025 22:39:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-26 19:42:58.446317
- Title: Enhanced prediction of spine surgery outcomes using advanced machine learning techniques and oversampling methods
- Title（参考訳）: 高度な機械学習技術とオーバーサンプリング法による脊椎手術成績の予測
- Authors: José Alberto Benítez-Andrades, Camino Prada-García, Nicolás Ordás-Reyes, Marta Esteban Blanco, Alicia Merayo, Antonio Serrano-García,
- Abstract要約: 本研究は,オーバーサンプリング手法とグリッド探索最適化を取り入れ,脊椎手術結果を予測するための高度な機械学習手法を提案する。
改良されたKNNモデルは76%の精度と67%のF1スコアを実現し、グリッド探索の最適化によりパフォーマンスが向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32985979395737786
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The study proposes an advanced machine learning approach to predict spine surgery outcomes by incorporating oversampling techniques and grid search optimization. A variety of models including GaussianNB, ComplementNB, KNN, Decision Tree, and optimized versions with RandomOverSampler and SMOTE were tested on a dataset of 244 patients, which included pre-surgical, psychometric, socioeconomic, and analytical variables. The enhanced KNN models achieved up to 76% accuracy and a 67% F1-score, while grid-search optimization further improved performance. The findings underscore the potential of these advanced techniques to aid healthcare professionals in decision-making, with future research needed to refine these models on larger and more diverse datasets.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,オーバーサンプリング手法とグリッド探索最適化を取り入れ,脊椎手術結果を予測するための高度な機械学習手法を提案する。
GaussianNB、ComplementNB、KNN、Decision Tree、RandomOverSampler、SMOTEと最適化されたバージョンを含む様々なモデルが244人の患者のデータセットでテストされた。
改良されたKNNモデルは76%の精度と67%のF1スコアを実現し、グリッド探索の最適化によりパフォーマンスが向上した。
この発見は、医療専門家が意思決定に役立てるための高度な技術の可能性を強調しており、今後はより大規模で多様なデータセットでこれらのモデルを洗練していく必要がある。
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