تشخیص بیماری فقر آهن با الگوریتم های یادگیری ماشین

فقر آهن یکی از شایع ترین اختلالات تغذیه ای و مشکلات سلامتی در سطح جهانی محسوب می شود که می تواند منجر به کم خونی و عوارض جدی شود. روش های سنتی تشخیص این بیماری اغلب مبتنی بر آزمایش های خونی پرهزینه و زمان بر هستند. در سال های اخیر، استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین به عنوان ابزاری کارآمد برای تحلیل داده های پزشکی و تشخیص زودهنگام بیماری ها توجه زیادی را به خود جلب کرده است. این پژوهش با هدف بررسی و ارائه یک مدل هوشمند برای تشخیص فقر آهن با استفاده از این الگوریتم ها انجام شده است. در این مطالعه، ابتدا داده های بالینی مربوط به ویژگی های مختلف بیماران، از جمله شاخص های خونی، علائم بالینی و اطلاعات دموگرافیک جمع آوری و پیش پردازش شدند. سپس، الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین نظیر ماشین بردار پشتیبان (SVM)، جنگل تصادفی (Random Forest)، درخت تصمیم و شبکه های عصبی بر روی داده ها پیاده سازی و آموزش داده شدند. عملکرد مدل ها با استفاده از معیارهای ارزیابی استاندارد شامل دقت (Accuracy)، حساسیت (Sensitivity)، ویژگی (Specificity) و مساحت زیر منحنی ROC (AUC) مورد سنجش قرار گرفت. نتایج حاصل نشان داد که مدل های مبتنی بر یادگیری ماشین قادرند با دقت بالایی، الگوهای پیچیده موجود در داده های پزشکی را شناسایی کرده و فقر آهن را از وضعیت های نرمال تشخیص دهند. در میان الگوریتم های مورد بررسی، مدل [نام الگوریتم برتر را در اینجا وارد کنید] با ارائه بالاترین میزان دقت و حساسیت، به عنوان بهترین مدل انتخاب شد. این رویکرد هوشمند می تواند به عنوان یک سیستم کمکی برای پزشکان در تشخیص سریع تر، دقیق تر و غیرتهاجمی فقر آهن عمل کرده و هزینه های درمانی را کاهش دهد. در نهایت، استفاده از این فناوری می تواند گامی موثر در جهت ارتقای سلامت عمومی و مدیریت بهتر بیماران باشد.

کلیدواژه ها:

فقر آهن ، کم خونی ، یادگیری ماشین ، هوش مصنوعی ، تشخیص بیماری ، داده کاوی ، ماشین بردار پشتیبان ، جنگل تصادفی ، سیستم پشتیبان تصمیم گیری.