کاربرد الگوریتم های یادگیری ماشین در تشخیص زودهنگام زمینه بیماری های مزمن:دیابت و سرطان

بیماریهای مزمن مانند دیابت و سرطان از مهمترین چالشهای سلامت جهانی هستند و تشخیص زودهنگام آنان می تواند مرگ و میر و عوارض ناشی از آنها را کاهش دهد. الگوریتم های یادگیری ماشین، با تحلیل خودکار دادههای بالینی و تصویربرداری، امکان تشخیص بهینه تری را فراهم میکنند. در این مقاله،مبانی یادگیری ماشین و الگوریتم های رایج پزشکی معرفی شده و به مطالعه موردی تشخیص زودهنگام دیابت و سرطان پستان پرداخته ایم. نتایج مطالعات نشان میدهند الگوریتمهایی مانند جنگل تصادفی، درخت تصمیم و شبکه های عصبی به دقت بالایی در دسته بندی بیماران رسیده اند. با این حال، چالشهایی از جمله کمبود داده های متنوع و نیاز به اعتبارسنجی بالینی وجود دارد که در پایان پیشنهادهایی برای رفع آنها ارائه شده است. یادگیری ماشین )ML( بخشی از هوش مصنوعی است که به رایانهها امکان میدهد بدون برنامه ریزی صریح، از طریق شناسایی الگوها در دادهها یاد بگیرند . به طور کلی، یادگیری ماشین شامل سه دسته اصلی است: یادگیری تحت نظارت )Supervised( که در آن الگوریتم با داده های برچسبدار آموزش میبیند، یادگیری بدون نظارت )Unsupervised( که بهدنبال کشف ساختار در داده های بدون برچسب است و یادگیری تقویتی )Reinforcement( که عامل از طریق آزمون و خطا و دریافت پاداش یاد میگیرد.

کلیدواژه ها:

علوم کامپیوتر ، الگوریتیم ، یادگیری ماشین ، تشخیص بیماری ، سرطان و دیابت