Eine umfassende Studie über Krankheitsrisikovorhersagen im maschinellen Lernen

In den letzten Jahren wurden zahlreiche Modelle zur Vorhersage von Krankheitsrisiken entwickelt. Diese Modelle verwenden verschiedene Patientenmerkmale, um die Wahrscheinlichkeit von Ergebnissen über einen bestimmten Zeitraum zu schätzen, und haben das Potenzial, die Entscheidungsfindung zu verbessern und die Versorgung zu individualisieren. Die Entdeckung versteckter Muster und Interaktionen aus medizinischen Datenbanken mit wachsender Bewertung des Krankheitsvorhersagemodells ist entscheidend geworden. Es bedarf vieler Versuche in traditionellen klinischen Befunden, die die Krankheitsvorhersage komplizieren könnten. In diesem Papier wird eine umfassende Untersuchung der verschiedenen Strategien zur Vorhersage von Krankheiten präsentiert. Die Anwendung dieser Techniken auf Gesundheitsdaten hat die Verbesserung der Risikovorhersagemodelle zur Folge, um die Patienten zu identifizieren, die von Programmen zur Krankheitsbewältigung profitieren würden, um Krankenhausaufenthalte zu reduzieren und die Gesundheitskosten zu senken, jedoch haben sich die Ergebnisse dieser Bemühungen verschoben.