Predicting Colorectal Cancer Using Machine Learning and Worldwide Dietary Data
Notice bibliographique
Résumé
Colorectal Cancer (CRC) is considered to be a substantial catastrophic disease and the third most commonly reported type of cancer worldwide. By performing proactive screening of patients for CRC detection, it has been found that its is most prominently diagnosed in younger adults. However, most of the recently published papers have primarily focused upon the implication of statistical machine learning algorithms for CRC diagnosis in older adults with the aid of small-scale datasets, which are unable to depict acceptable performance in practice for large populations. So, it is crucial to assess machine learning algorithms on big datasets from varied areas and socio demographics, including both younger and older persons. The Centre for Disease Control and Prevention acquired a dataset of 109,343 individuals from colorectal cancer research in South Korea, India, Canada Mexico, Italy, Sweden, and the US. This worldwide dietary database was supplemented using publicly available information from several sources. In this study, we have evaluated performance of nine supervised and unsupervised machine learning methods on the aggregated dataset. Both type of tested models (i.e., supervised and unsupervised) models accurately predicted CRC and non-CRC traits. Among the nine tested models, artificial neural network (ANN) has achieved best performance, while attaining a misclassification rate of 1% and 3% for CRC and non-CRC respectively. ANN model has depicted extraordinary performance over diverse datasets, which make it a suitable choice for CRC diagnosis in both young and elderly persons. Using optimum algorithms and ensuring high screening compliance can significantly enhance early cancer detection and increase the success rate of prompt treatments.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».