論文の概要: Enhancing Medical Data Analysis through AI-Enhanced Locally Linear Embedding: Applications in Medical Point Location and Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.22182v1
• Date: Fri, 19 Dec 2025 18:14:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-04 08:45:17.106251
• Title: Enhancing Medical Data Analysis through AI-Enhanced Locally Linear Embedding: Applications in Medical Point Location and Imagery
• Title（参考訳）: AIによる局所線形埋め込みによる医療データ分析の強化:医療点位置と画像への応用
• Authors: Hassan Khalid, Muhammad Mahad Khaliq, Muhammad Jawad Bashir,
• Abstract要約: 本稿では,LLE(Locally Linear Embedding)とAIの統合による革新的なアプローチを提案する。 このAIによって強化されたLLEモデルは、医療請求システムと転写サービスの精度と効率を改善するために特別に調整されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.254890465057467
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid evolution of Artificial intelligence in healthcare has opened avenues for enhancing various processes, including medical billing and transcription. This paper introduces an innovative approach by integrating AI with Locally Linear Embedding (LLE) to revolutionize the handling of high-dimensional medical data. This AI-enhanced LLE model is specifically tailored to improve the accuracy and efficiency of medical billing systems and transcription services. By automating these processes, the model aims to reduce human error and streamline operations, thereby facilitating faster and more accurate patient care documentation and financial transactions. This paper provides a comprehensive mathematical model of AI-enhanced LLE, demonstrating its application in real-world healthcare scenarios through a series of experiments. The results indicate a significant improvement in data processing accuracy and operational efficiency. This study not only underscores the potential of AI-enhanced LLE in medical data analysis but also sets a foundation for future research into broader healthcare applications.
• Abstract（参考訳）: 医療における人工知能の急速な進化は、医療請求や転写など様々なプロセスを強化するための道を開いた。 本稿では、AIと局所線形埋め込み(LLE)を統合して、高次元医療データの処理に革命をもたらす革新的なアプローチを提案する。 このAIによって強化されたLLEモデルは、医療請求システムと転写サービスの精度と効率を改善するために特別に調整されている。 これらのプロセスを自動化することによって、人間のエラーや作業の合理化を減らし、より高速で正確な患者のケア資料や金融取引を容易にすることを目指している。 本稿では,AIを応用したLLEの包括的数学的モデルを提供し,その実世界の医療シナリオへの応用を一連の実験を通じて実証する。 その結果、データ処理精度と運用効率が大幅に向上したことが示唆された。 この研究は、医療データ分析におけるAIに強化されたLLEの可能性だけでなく、将来の医療応用研究の基礎となるものでもある。

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