使用人工智能诊断白血病,玻璃眼和糖尿病的统计性绩效审查
Rengaraju Perumalraja1, B Felcia Logan's Deshna1, N Swetha1
1Department of Information Technology, Velammal College of Engineering and Technology, Madurai, India.
Statistics in medicine
|January 22, 2024
概括
这项研究回顾了人工智能 (AI) 统计算法的性能,用于诊断白血病,玻璃眼和糖尿病. 它为选择人工智能算法和数据集的研究人员提供了洞察力,以改善医疗保健结果.
科学领域:
- 医疗保健技术 医疗保健技术 医疗保健技术
- 医疗信息学医学信息学
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 人工智能 (AI) 正在改变医疗保健,改善诊断,治疗和患者监测.
- 人工智能应用包括药物发现,个性化医疗,诊断,手术和数据分析.
- 人工智能解决方案的有效性在很大程度上取决于统计算法和输入数据质量.
研究的目的:
- 统计审查各种AI算法的疾病诊断性能.
- 为了评估准确度,精度,回忆和F1-Score等指标,用于预测白血病,玻璃眼和糖尿病.
- 为过去二十年的研究工作提供全面的概述.
主要方法:
- 人工智能算法的统计性能审查.
- 对特定疾病预测的准确性,精度,回忆和F1评分的分析.
- 审查过去20年进行的研究.
主要成果:
- 详细的AI算法对白血病,玻璃眼和糖尿病诊断的详细统计性能审查.
- 基于关键性能指标的不同算法的有效性进行比较分析.
- 识别人工智能驱动疾病诊断的趋势和研究缺口.
结论:
- 该审查提供了一个清晰的AI算法在诊断特定疾病的性能图片.
- 绘制的推理将指导未来的研究人员选择适当的AI统计算法.
- 提供了最佳输入数据集选择的建议,以提高诊断准确性.


