Prédiction de multiples maladies utilisant l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique, qui est un type de technologie informatique, a beaucoup changé le secteur de la santé. Il aide les médecins à mieux et plus rapidement prédire les maladies. En santé, l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique comme l'arbre de décision (DT), la régression logistique (LR), la machine à vecteurs de support (SVM) peut aider à prédire simultanément de nombreuses maladies différentes. Cela aide les médecins à détecter et traiter les maladies tôt, ce qui améliore l'état des patients et permet des économies en soins de santé. Cet article examine comment nous pouvons utiliser des programmes informatiques qui apprennent à partir des données pour prédire plusieurs maladies. Il discute des avantages, des problèmes potentiels et des perspectives futures. Nous proposons un résumé des différents modèles d'apprentissage automatique et des sources d'information fréquemment employés dans la prédiction des maladies. Nous abordons aussi l'importance de la sélection des caractéristiques, de l'évaluation des modèles, et de la combinaison de plusieurs modalités de données pour améliorer la prédiction des maladies. La recherche démontre que l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire plusieurs maladies à la fois pourrait grandement bénéficier à la santé publique. Nous utilisons également un modèle d'apprentissage automatique pour déterminer si un individu est affecté par certaines maladies. Ce modèle d'entraînement s'autoforme pour prédire la maladie à partir de données d'échantillon.