医学診断法ジャーナル
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概要

機械学習とブロックチェーンの相乗効果による病気の早期発見の先駆的研究: COVID-19 診断に焦点を当てた研究

ジェイエンドラ・S・ジャダブ

病気の早期発見は、患者の予後、医療費、そして公衆衛生全体に大きな影響を与える可能性があるため、現代の医療において極めて重要な役割を果たしています。機械学習アルゴリズムは、患者記録、診断画像、ゲノム情報などの複雑な医療データソースに存在する微妙なパターン、傾向、予測因子を発見するための不可欠なツールとして機能します。機械学習とブロックチェーン技術の統合は、医療に革新的な進歩をもたらす大きな機会を提供します。このドキュメントでは、LR、RF、GB、SVC、GNBなどのいくつかの機械学習手法について説明します。COVID-19を主なケーススタディとして、正確な病気の検出のために症状を分析する際のそれらの顕著な有効性を紹介します。クロスバリデーションの適用により、パフォーマンス機能の高度な分析が提供され、ランダムフォレストモデルと勾配ブースティングモデルが特に効果的であることが明らかになりました。これらのモデルは、病気の初期段階での信頼性の高い検出に不可欠な、メトリックの重要なバランスを実現しています。さらに、これらのモデルは、精度 (0.91) と精度 (0.92) が非常に高く、病気の早期発見のための優れたツールとしての地位を確立しました。最終的には、機械学習とブロックチェーン技術の組み合わせにより、医療システムが病気を早期に発見して管理する能力が大幅に強化され、病気に対する理解が深まり、公衆衛生対策と戦略が導かれます。