Advances in Artificial Intelligence and Blockchain Technologies for Early Detection of Human Diseases
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Modern healthcare should include artificial intelligence (AI) technologies for disease identification and monitoring, particularly for chronic conditions, including heart, diabetes, kidney, liver, and thyroid. According to the World Health Organization (WHO), heart, diabetes, and liver diseases (hepatitis B and C and liver cirrhosis) are leading causes of mortality. The prevalence of thyroid and chronic kidney diseases is also increasing. We conducted a comprehensive review of the available literature to assess the current state of AI advancement in disease diagnosis and identify areas needing further attention. Machine learning (ML), deep learning (DL), and ensemble learning (EL) approaches have gained popularity in recent years due to their excellent results across various medical domains. This study focuses on their application in disease diagnosis and monitoring. We present a framework designed to provide aspiring researchers with a foundational understanding of popular algorithms and their significance in disease identification. Additionally, we highlight the importance of blockchain technology in the healthcare industry for safeguarding patient data confidentiality and privacy. The decentralized and immutable nature of blockchain can enhance data security, promote interoperability, and empower patients to control their medical information. By demonstrating the potential of advanced ML methods and blockchain technology to transform healthcare systems and improve patient outcomes, our research contributes to the field of disease diagnostics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle