TriKSV-LG:在医疗保健系统中使用人工智能和Levy Gazelle优化进行疾病预测的强有力的方法
Kavitha Dhanushkodi1, Prema Vinayagasundaram2, Vidhya Anbalagan2
1School of Computer Science and Engineering, Vellore Institute of Technology, Chennai, Tamil Nadu, India.
本研究介绍了基于TriKernel支持向量的Levy Gazelle (TriKSV-LG) 算法,这是一种用于准确和快速预测疾病的AI和物联网方法. TriKSV-LG方法在预测脏和心脏疾病方面取得了很高的准确性.
科学领域:
- 医疗保健技术 医疗保健技术 医疗保健技术
- 人工智能的人工智能
- 物联网的物联网,就是物联网.
背景情况:
- 现有的医疗预测方法往往不准确,耗时.
- 物联网 (IoT) 和云集成为主动医疗保健提供了潜力.
- 预测分析将反应性医疗保健转化为积极的战略.
研究的目的:
- 引入一种基于人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的疾病预测方法,即基于TriKernel支持向量的Levy Gazelle (TriKSV-LG) 算法.
- 提高预测准确度,减少诊断脏和心脏疾病所需的时间.
- 通过解决不准确性和时间限制,改进现有的疾病预测技术.
主要方法:
- 利用物联网传感器收集患者健康数据.
- 使用多个内核函数 (线性,多项式,辐射基础) 的TriKernel支持向量 (TriKSV) 方法进行有效的特征分类.
- 应用Levy飞行策略与Gazelle优化算法用于超参数调整和缓解慢性病 (CKD) 和心脏病 (HD) 预测中的过度拟合.
主要成果:
- 使用CKD数据集,TriKSV-LG算法在预测病时达到98.56%的准确性.
- 拟议的方法在使用HD数据集预测心脏病时显示了98.11%的准确性.
- 使用包括AUC-ROC,特异性,F1得分,回忆,精度和准确性在内的指标来评估性能.
结论:
- TriKSV-LG算法为疾病预测的准确性和效率提供了显著的改进.
- 人工智能和物联网的整合,加上像TriKSV-LG这样的先进算法,可以提高医疗保健结果.
- 该方法显示出在医疗保健系统中积极和可靠的疾病诊断的前景.
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