关于机器学习技术在预测麻疹疾病中的应用的综述

科学领域:

• 传染病流行病学 传染病流行病学
• 计算生物学是一种计算生物学.
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 传染病构成了日益严重的全球健康威胁,需要先进的诊断和治疗策略.
• 早期检测和有效的治疗对于控制疾病传播和影响至关重要.
• 机器学习 (ML) 为快速和准确的疾病诊断提供了强大的工具.

研究的目的:

• 在麻疹 (MP) 的背景下审查各种机器学习算法的应用.
• 要突出用于MP检测,分类,预测和情绪分析的ML模型.
• 引导研究人员了解当前的ML实施和MP研究和药物发现的未来方向.

主要方法:

• 机器学习模型的审查,包括CNN,DL,NLP,Naïve Bayes,GRA-TLA,HMD,ARIMA,SEL和回归分析.
• 分析来自诸如Twitter帖子等来源的数据,以提取与国会议员相关的信息.
• 使用各种ML方法从数据集中提取有用信息.

主要成果:

• ML模型有效地用于MP检测和分类.
• 使用ML技术预测MP疫情和情绪分析是重要的研究领域.
• 各种算法在分析MP相关数据方面都具有实用性.

结论:

• 机器学习是促进水研究和管理的宝贵工具.
• 本综述提供了对MP当前ML应用的见解,为未来的治疗开发提供了信息.
• 进一步利用ML的研究可以加速发现强效的麻疹治疗方法.