Organ Risk Prediction for Parkinson’s Disease using Deep Learning Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's Disease is a kind of nervous system disorder whose symptoms start gradually. The signs and symptoms can be different for everyone with no specific diagnosis. Neurological disorders are identified as global threat with Parkinson's Disease being the second most common. More than 10 billion people are living with Parkinson's around the world. This disease is most common in countries of the US and Canada. Deep learning an essential part of Artificial Intelligence provides an uncanny power to systems to construct a complex network using layers of perceptrons that mimic the human neurons. This network Combined with algorithms of Machine Learning and Prognostic Modeling may serve as one of the most powerful tools in healthcare to classify and analyze huge amount of medical data and predict future trends through Supervised Learning. In the paper, we focused on the effective prediction of the organ at risk for Parkinson's Disease (Multi-label Classification). We have examined and refined our model over data collected across data collection of over 300 features. We have put forward an Artificial Neural Network organ risk prediction algorithm using contrasting data. To our finest understanding, none of the previous works have centered on contrasting data in the area of analysis of medical data. The prediction accuracy of our suggested ANN algorithm is 76%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».