机器学习算法对脑膜炎的预测和诊断的影响:系统性审查
Kosar Ghaddaripouri1, Maryam Ghaddaripouri2, Atefeh Sadat Mousavi3
1Department of Health Information Management, School of Health Management and Information Sciences Shiraz University of Medical Sciences Shiraz Iran.
Health science reports
|February 15, 2024
概括
机器学习 (ML) 算法有效帮助诊断和预测脑膜炎,改善患者的治疗结果和医疗保健资源管理. 这些先进的计算工具比预测或流行率分析更显著地提高了疾病诊断.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 计算生物学 计算生物学
- 流行病学 流行病学
背景情况:
- 脑膜炎的诊断和预测仍然是公共卫生中的关键挑战.
- 机器学习 (ML) 为改善诊断准确性和预测能力提供了潜在的解决方案.
研究的目的:
- 系统地审查ML算法在脑膜炎的预测和诊断中的有效性.
- 确定常用的ML算法及其在脑膜炎研究中的应用.
主要方法:
- 通过使用PubMed,EMBASE,Scopus和Web of Science数据库进行了系统审查.
- 包括以英语出版的使用ML进行脑膜炎预测和诊断的研究,遵守PRISMA指南.
- 在标题,摘要和全文审查后,选择了16项相关研究.
主要成果:
- ML算法在提高脑膜炎诊断,预测和爆发分析方面表现出有效性.
- 后勤回归 (LR) 和多重后勤回归 (MLR) 是最常用的ML算法.
- ML的应用包括患者识别,死亡风险预测和了解疾病后果.
结论:
- 机器学习算法是改进脑膜炎诊断,预测患者结果和优化医疗保健资源配置的宝贵工具.
- 发现ML对疾病诊断的影响比对预测或患病率的影响更为重要.
- 结合的ML方法可以增强差异诊断和支持临床决策.
