ABSTRACT Med big data tillväxt i biomedicinska och vårdsamhällen, korrekt analys av medicinska data gynnar tidig sjukdomsdetektering, patientvård och samhällstjänster. Analysnoggrannheten minskas dock när kvaliteten på medicinska data är ofullständig. Dessutom uppvisar olika regioner unika egenskaper hos vissa regionala sjukdomar, vilket kan försvaga förutsägelsen om sjukdomsutbrott. I den här artikeln effektiviserar vi maskininlärningsalgoritmer för effektiv förutsägelse av kronisk sjukdomsutbrott i sjukdomsdrabbade samhällen. Vi experimenterar de modifierade prediktionsmodellerna över verkliga sjukhusdata som samlats in från centrala Kina 2013-2015. För att övervinna svårigheten med ofullständiga data använder vi en latent faktormodell för att rekonstruera de saknade uppgifterna. Vi experimenterar på en regional kronisk sjukdom av hjärninfarkt. Vi föreslår ett nytt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN)-baserat multimodalt sjukdom riskförutsägelse algoritm med hjälp av strukturerade och ostrukturerade data från sjukhuset. Såvitt vi vet fokuserade inget av det befintliga arbetet på båda datatyperna inom området medicinsk big data analytics. Jämfört med flera typiska prediktionsalgoritmer når prediktionsnoggrannheten hos vår föreslagna algoritm 94,8 % med en konvergenshastighet, som är snabbare än den för CNN-baserade enmodal sjukdomsprediktionsalgoritmen. INDEX TERMS Stor dataanalys, maskininlärning, sjukvård.
Sjukdomsförutsägelse genom maskininlärning över big data från hälso-och sjukvård Gemenskaperna föreslog en ny konvolution neural nätverk baserad multi-modal sjukdom riskproduktion (CNN-MDRP) algoritm med hjälp av strukturerade och ostrukturerade data från sjukhus REF.
Disease Prediction by Machine Learning Over Big Data From Healthcare Communities
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}