Lung Cancer Prediction and Risk Assessment: A Machine Learning Approach Integrating Symptoms and Etiological Factors
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer requires accurate risk assessment and early detection due to its high prevalence and fatality rate. The simultaneous analysis of clinical symptoms and etiological factors using Machine Learning revolutionizes our understanding of lung cancer and patient outcomes. Machine Learning models are built on comprehensive patient data, including lifestyle, symptoms, and 12 variables. We used ten models for precise lung cancer diagnosis, including Decision Tree (DT), K-nearest neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Logistic Regression (LR), Naive Bayes (NB), XGBoost, Gradient Boost, CatBoost and AdaBoost. At the National Institute of Cancer Research & Hospital (NICRH) in Mohakhali, TB Gate Road, Dhaka, Bangladesh, we collected 346 data directly from patients using questionnaires, with permission from the director. For every model, we performed parameter tuning to determine the ideal ratio of complexity to accuracy. Notably, with the best accuracy of 98.43% and an excellent area under the curve (AUC) of 0.983, the Decision Tree (DT) performed better than any other classifier. The motivation behind this research is to predict the risk assignment of lung cancer using various machine learning models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».