A Weight Based Labeled Classifier Using Machine Learning Technique for Classification of Medical Data
Notice bibliographique
Résumé
Medical Data is commonly seen as heterogeneous, unbalanced, high-dimensional, noiserelated and anomaly-related.It covers scientific knowledge and genetic data, as well as the principle of biomedical computation.Data observations across the world have been spread in the past several years.The effect of this development is felt everywhere from business, science, medical data and technologies.A significant number of deaths each year in India are caused by errors in the health care system, and many thousands experience ill-effects for similar reasons.Electronic Health Records (EHR) collection is one of the most significant advances as it facilitates the improvement of new technologies for error prevention, cost reduction and health advancement.The proposed research addresses the usage of EHR in the study of related data using Machine Learning (ML) techniques.The usage of machine intelligence techniques enhances efficiency and reduces the error rate which strengthens health treatment for patients.The EHR used in emergency clinics contains a variety of data, as shown by the doctor's arguments for accurate recognition.Information and data can be shared on the basis of these special needs.Such studies are used by doctors to examine the patient's history of clinical records and to track patient treatment.Each time a patient enters the emergency department, the doctor makes another case report and, during the diagnostic procedure, tries to explore the relationship between the patient and the family-related person in order to characterize the diagnosis and health status of the patient.The proposed work uses a Weight Based Labeled Classifier using a Machine Learning (WbLCML) model designed to improve diagnostic efficiency, accuracy and reliability.The proposed model is compared to traditional methods and the results suggest that the proposed model is better suited to the proper classification of medical data.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».