Klinisches Vorhersagemodell durch maschinelles Lernen

In der Gesundheitsbranche ist die Big-Data-Analytik von großer Bedeutung, da die Branche selbst ein riesiges Meer von Datensätzen beherbergt. Die Analytik wird eingesetzt, um diese Datensätze zu untersuchen und verborgene Informationen und Trends aufzudecken, um Wissen zu extrahieren und Ergebnisse vorherzusehen. Die derzeit vorhandenen Ansätze lassen eine erhebliche Kategorisierungs- und Vorhersagegenauigkeit vermissen, da das Abrufen strukturierter Daten aus dem Gesundheitswesen und klinischen Bereichen zeitaufwändig ist und die genaue Vorhersage von Krankheiten anhand von Echtzeitberichten eine schwierige und rechenintensive Aufgabe darstellt. Daher ist es wichtig, die Motive hinter den Ansätzen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen zu verstehen, da Präzision und Genauigkeit bei Problemen im Gesundheitswesen oft entscheidend sind. Ziel ist es, ein verallgemeinertes klinisches maschinelles Lernvorhersagemodell unter Verwendung überwachter Klassifizierungsalgorithmen zu erstellen, um verschiedene häufige, aber schwere Krankheiten anhand einer binären Ausgabe vorherzusagen.

Autorentext

L'auteur est titulaire d'un doctorat en chimie théorique et computationnelle obtenu au prestigieux IIT Madras sous la tutelle de certains des meilleurs théoriciens du pays. Ses recherches portent sur les "réseaux biochimiques stochastiques", de la cinétique enzymatique à l'expression des gènes en passant par la nanocatalyse, avec une utilisation intensive de Python et de MATLAB.