論文の概要: Optimizing Post-Cancer Treatment Prognosis: A Study of Machine Learning and Ensemble Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16135v1
• Date: Mon, 21 Apr 2025 19:40:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.861001
• Title: Optimizing Post-Cancer Treatment Prognosis: A Study of Machine Learning and Ensemble Techniques
• Title（参考訳）: キャリア後治療の最適化 : 機械学習とアンサンブル技術の検討
• Authors: Joyee Chakraborty, Mazahrul Islam Tohin, Danbir Rashid, Tanjil Ahmed Tanmoy, Md. Jehadul Islam Mony,
• Abstract要約: このイニシアチブは、各患者の旅行と幸福の重要性を強調して、がん治療の有効性を改善することを目指している。 医療の専門知識とスマートテクノロジーを組み合わせて、各患者の治療スケジュールを正確に予測するモデルを作成しました。 約13の機械学習アルゴリズムを採用し、15の異なる特徴を分析して、この課題に取り組みました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The aim is to create a method for accurately estimating the duration of post-cancer treatment, particularly focused on chemotherapy, to optimize patient care and recovery. This initiative seeks to improve the effectiveness of cancer treatment, emphasizing the significance of each patient's journey and well-being. Our focus is to provide patients with valuable insight into their treatment timeline because we deeply believe that every life matters. We combined medical expertise with smart technology to create a model that accurately predicted each patient's treatment timeline. By using machine learning, we personalized predictions based on individual patient details which were collected from a regional government hospital named Sylhet M.A.G. Osmani Medical College & Hospital, Sylhet, Bangladesh, improving cancer care effectively. We tackled the challenge by employing around 13 machine learning algorithms and analyzing 15 distinct features, including LR, SVM, DT, RF, etc. we obtained a refined precision in predicting cancer patient's treatment durations. Furthermore, we utilized ensemble techniques to reinforce the accuracy of our methods. Notably, our study revealed that our majority voting ensemble classifier displayed exceptional performance, achieving 77% accuracy, with LightGBM and Random Forest closely following at approximately 76% accuracy. Our research unveiled the inherent complexities of cancer datasets, as seen in the Decision Tree's 59% accuracy. This emphasizes the need for improved algorithms to better predict outcomes and enhance patient care. Our comparison with other methods confirmed our promising accuracy rates, showing the potential impact of our approach in improving cancer treatment strategies. This study marks a significant step forward in optimizing post-cancer treatment prognosis using machine learning and ensemble techniques.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は、特に化学療法に焦点を当てたがん後治療期間を正確に推定し、患者のケアと回復を最適化する方法を作ることである。 このイニシアチブは、各患者の旅行と幸福の重要性を強調して、がん治療の有効性を改善することを目指している。 私たちの焦点は、すべての生命が重要であると深く信じているため、治療スケジュールに関する貴重な洞察を提供することです。 医療の専門知識とスマートテクノロジーを組み合わせて、各患者の治療スケジュールを正確に予測するモデルを作成しました。 Sylhet M.A.G. Osmani Medical College & Hospital, Sylhet, バングラデシュのSylhet M.A.G. Osmani Medical College & Hospitalから収集した個々の患者の詳細に基づいて, 個別に予測を行った。 約13の機械学習アルゴリズムを用いて, LR, SVM, DT, RFなど15種類の特徴を解析し, がん患者の治療期間の予測精度を向上した。 さらに,本手法の精度を高めるためにアンサンブル技術を利用した。 特に,本調査では,約76%の精度で,LightGBM,Random Forestの77%の精度で極めて高い成績を示した。 私たちの研究は、決定木の59%の精度で見られるように、がんデータセットの本質的な複雑さを明らかにしました。 これは、より良い結果を予測し、患者のケアを強化するための改善されたアルゴリズムの必要性を強調している。 他の方法との比較により, 癌治療戦略の改善に対するアプローチの潜在的影響を示す有望な精度が確認された。 この研究は、機械学習とアンサンブル技術を用いて、がん治療後の予後を最適化する上で重要な一歩となる。

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