Zeitschrift für medizinische Diagnosemethoden
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Abstrakt

Synergie aus maschinellem Lernen und Blockchain für bahnbrechende Früherkennung von Krankheiten: Eine fokussierte Studie zur COVID-19-Diagnose

Jayendra S. Jadhav

Die Früherkennung von Krankheiten spielt in der modernen Gesundheitsfürsorge eine zentrale Rolle, da sie die Prognose der Patienten, die Gesundheitskosten und die allgemeine öffentliche Gesundheit erheblich beeinflussen kann. Algorithmen des maschinellen Lernens sind unverzichtbare Werkzeuge, um subtile Muster, Trends und prädiktive Faktoren in komplexen medizinischen Datenquellen wie Patientenakten, diagnostischen Bildern und genomischen Informationen aufzudecken. Die Integration des maschinellen Lernens in die Blockchain-Technologie bietet eine erhebliche Chance für transformative Fortschritte im Gesundheitswesen. In diesem Dokument werden verschiedene Techniken des maschinellen Lernens wie LR, RF, GB, SVC und GNB untersucht. Es zeigt ihre bemerkenswerte Wirksamkeit bei der Analyse von Symptomen zur genauen Krankheitserkennung, wobei COVID-19 als primäre Fallstudie dient. Die Anwendung der Kreuzvalidierung bot eine anspruchsvolle Analyse der Leistungsfähigkeit und ergab, dass die Modelle Random Forest und Gradient-Boosting besonders effektiv sind und ein wichtiges Gleichgewicht in ihren Metriken herstellen, das für die zuverlässige Erkennung von Krankheiten im Anfangsstadium von entscheidender Bedeutung ist. Darüber hinaus bestätigten diese Modelle mit ihrer signifikanten Genauigkeit (0,91) und Präzision (0,92) ihren Status als außergewöhnliches Werkzeug zur Früherkennung von Krankheiten. Letztendlich verbessert die Kombination aus maschinellem Lernen und Blockchain-Technologien die Fähigkeit der Gesundheitssysteme, Krankheiten frühzeitig zu erkennen und zu behandeln, erheblich. Sie verbessert unser Verständnis von Krankheiten und dient als Orientierung für Maßnahmen und Strategien im Bereich der öffentlichen Gesundheit.