급성 맹장염 진단을 위한 기계 학습 접근법의 사용

급성 맹장염은 일반외과 클리닉에서 가장 흔한 응급 질환 중 하나입니다. 10세에서 30세 사이에서 특히 흔합니다. 또한 전체 인구의 약 7%가 인생의 어느 시점에서 급성 맹장염 진단을 받고 수술이 필요합니다. 본 연구는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 초기 급성 맹장염 진단을 위한 쉽고 빠르며 정확한 추정 방법을 개발하는 것을 목표로 합니다. 예측 데이터 마이닝 모델을 사용하여 회귀 임상 기록을 분석하였습니다. 다양한 기계 학습 알고리즘으로 얻어진 모델의 예측 성공률을 비교하였습니다. 본 연구에는 595개의 임상 기록이 사용되었으며, 이 중 348명은 남성(58.49%), 247명은 여성(41.51%)입니다. 그라디언트 부스팅 트리 알고리즘이 95.31%의 정확한 예측 성공률로 가장 좋은 성과를 얻었습니다. 본 연구에서는 급성 맹장염을 가진 개인을 식별하기 위해 기계 학습 기반의 추정 방법을 개발하였습니다. 이 방법이 응급실에서 맹장염 증상을 보이는 환자들에게 유익할 것으로 생각됩니다.