ПАРКИНСОН АУРУЫН АНЫҚТАУ ҮШІН МАШИНАЛЫҚ ОҚУДЫ ПАЙДАЛАНУ

19 8

Аңдатпа

Паркинсон ауруы - бүкіл әлем бойынша миллиондаған адамдарға әсер ететін прогрессивті неврологиялық ауру. Бұл ауруды ерте және дәл анықтау оның дамуын басқаруда және пациенттің нәтижелерін жақсартуда шешуші рөл атқарады. Бұл зерттеуде машиналық оқыту алгоритмдері сау адамдарды да, Паркинсон ауруы диагнозы қойылғандарды да білдіретін 195 дананы және 24 мүмкіндікті қамтитын деректер жиынына қолданылды. Талдау деректер жинағының теңгерімсіз екенін көрсетті. Жазбалардың шамамен 75% Паркинсон ауруы диагнозы қойылған адамдарға сәйкес келеді. Паркинсон ауруын анықтауда машиналық оқыту үлгілерінің тиімділігін бағалау үшін бес алгоритм енгізілді: Логистикалық регрессия, сызықтық ядросы бар қолдау векторлық машинасы (SVM), шешім ағашы, кездейсоқ орман және K-ең жақын көрші (KNN). Нәтижелер Random Forest және KNN үлгілерінің басқа әдістермен салыстырғанда жоғары өнімділікке қол жеткізгенін көрсетті. Атап айтқанда, KNN моделі ең жоғары дәлдікті (95%), дәлдікті (94%), қайта шақыруды (100%) және F1 ұпайын (97%) көрсетті. Кездейсоқ орман үлгісі де дәлдігі (92%) және KNN-ге жақын басқа көрсеткіштермен жоғары өнімділікке қол жеткізді, бұл оның осы жіктеу тапсырмасы үшін сенімділігін көрсетеді. Екінші жағынан, Logistic Regression және SVM орташа нәтижелерді көрсетті, дәлдік, еске түсіру және F1-баллдары 95% төмен нәтижеге ие болды. Бұл зерттеу Паркинсон ауруын анықтау үшін машиналық оқыту әдістерін қолдану мүмкіндігін көрсету арқылы медициналық диагностиканың өсіп келе жатқан саласына ықпал етеді.