論文の概要: Investigation of Polycystic Ovary Syndrome (PCOS) Diagnosis Using Machine Learning Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.16941v1
• Date: Sat, 18 Jul 2026 19:34:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-21 18:48:37.306848
• Title: Investigation of Polycystic Ovary Syndrome (PCOS) Diagnosis Using Machine Learning Approaches
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた多嚢胞性卵巣症候群(PCOS)診断の検討
• Abstract要約: 多嚢胞性卵巣症候群(Polycystic Ovarian syndrome, PCOS)は、小児期の女性に広くみられるホルモン問題である。 PCOSを持つ女性は排卵せず、高いレベルのアンドロゲンを持ち、卵巣に小さな嚢胞が多い可能性がある。 月経の欠如や不規則な期間、過剰な毛髪の成長、あご、不妊、体重増加を引き起こすことがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6515143347794391
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Polycystic Ovarian Syndrome (PCOS) is a widespread hormone problem for women of childbearing age. Women with PCOS may not ovulate; they might have high levels of androgens and have many small cysts on the ovaries. It can cause missed or irregular menstrual periods, excess hair growth, acne, infertility, and weight gain. Machine Learning (ML) can effectively diagnose this disease at an earlier stage as tons of medical data are available now. Traditional approaches to detect PCOS encompass a combination of clinical evaluation, medical history assessment, physical examination, and laboratory tests. These approaches aim to identify the characteristic symptoms and hormonal imbalances associated with PCOS. Physical examination requires good resources and costs time and money. In recent times, data-driven techniques have substantially advanced disease prediction within the medical field. We aim to utilize ML approaches, incorporating unique feature selection algorithms, to predict PCOS. This paper introduces a data-driven approach to PCOS diagnosis, combining Feature Engineering and ML. Several feature selection approaches have been considered to select sets of features for training the ML model, including CatBoost, Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Light Gradient Boosting Machine (LGBM), AdaBoost, Random Forest (RF). Results demonstrate that AdaBoost, with ten features selected by RF Feature Importance and Highest Correlation (HC), provides the highest test accuracy.
• Abstract（参考訳）: 多嚢胞性卵巣症候群(Polycystic Ovarian syndrome, PCOS)は、小児期の女性に広くみられるホルモン問題である。 PCOSを持つ女性は排卵せず、高いレベルのアンドロゲンを持ち、卵巣に小さな嚢胞が多い可能性がある。 月経の欠如や不規則な期間、過剰な毛髪の成長、あご、不妊、体重増加を引き起こすことがある。 機械学習(ML)はこの病気を早期に効果的に診断することができる。 PCOSを検知するための従来のアプローチは、臨床評価、医療履歴評価、身体検査、実験室テストの組み合わせを含んでいる。 これらのアプローチはPCOSに関連する特徴症状とホルモンの不均衡を明らかにすることを目的としている。 身体検査には十分な資源が必要で、時間と費用がかかる。 近年、データ駆動技術は医療分野における疾患の予測に大きく進歩している。 我々は,独自の特徴選択アルゴリズムを取り入れたMLアプローチをPCOSの予測に活用することを目指している。 本稿では,特徴工学とMLを組み合わせたPCOS診断におけるデータ駆動型アプローチを提案する。 CatBoost、Extreme Gradient Boosting (XGBoost)、Light Gradient Boosting Machine (LGBM)、AdaBoost、Random Forest (RF)など、MLモデルをトレーニングするためのいくつかの特徴選択アプローチが検討されている。 AdaBoostは、RF Feature Importance and Highest correlation (HC)によって選択された10の機能を提供する。

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