Bakgrund: Flermärkt klassificering av data är fortfarande ett utmanande problem. På grund av uppgifternas komplexitet är det ibland svårt att dra slutsatser om klasser som inte utesluter varandra. För medicinska data kan patienter ha symtom på flera olika sjukdomar samtidigt och det är viktigt att utveckla verktyg som hjälper till att identifiera problem tidigt. Intelligenta modeller för hälsoriskförutsägelse som byggts med djupinlärningsarkitekturer erbjuder ett kraftfullt verktyg för läkare att identifiera mönster i patientdata som indikerar risker förknippade med vissa typer av kroniska sjukdomar. Resultat: Fysisk undersökning av 110 300 anonyma patienter användes för att förutsäga diabetes, hypertoni, fettlever, en kombination av dessa tre kroniska sjukdomar och frånvaro av sjukdom (8 klasser totalt). Datasetet delades upp i utbildning (90 %) och test (10 %) deldataset. Tiofaldig korsvalidering användes för att utvärdera prediktionsnoggrannhet med mätvärden som precision, recall och F-poäng. Deep Learning (DL) arkitekturer jämfördes med standard- och toppmoderna multi-märkta klassificeringsmetoder. Preliminära resultat tyder på att Deep Neural Networks (DNN), en DL-arkitektur, när den tillämpas på multi-märkning klassificering av kroniska sjukdomar, producerade noggrannhet som var jämförbar med den för vanliga metoder som Support Vector Machines. Vi har implementerat DNNs för att hantera både problem transformation och algoritm anpassning typ multi-etikett metoder och jämföra båda för att se vilket som är att föredra. Slutsatser: Djuplärande arkitekturer har potential att dra slutsatsen mer information om mönster av fysiska undersökningsdata än vanliga klassificeringsmetoder. De avancerade teknikerna för Deep Learning kan användas för att identifiera betydelsen av olika egenskaper från fysiska undersökningsdata samt för att lära sig bidragen från varje funktion som påverkar en patients risk för kroniska sjukdomar. Exakta förutsägelser om kroniska sjukdomsrisker är dock fortfarande ett utmanande problem som motiverar ytterligare studier.
Maxwell och Al. REF utvecklade en flermärkt klassificeringsmetod med hjälp av djuplärande arkitektur för att förutsäga kronisk sjukdom, såsom hypertoni hos patienter för läkare.
Deep learning architectures for multi-label classification of intelligent health risk prediction
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}