Прогнозирование уровня риска для здоровья матери с помощью модели дерева решений: новый подход к улу...

Проектирование и использование программы для прогнозирования уровня риска для здоровья матери с использованием модели дерева решений

Введение

Осложнения при беременности и родах являются основной причиной смерти и заболеваемости в развивающихся странах. В Нигерии материнская смертность остается высокой, и это связано с рядом факторов, включая недостаточный дородовой уход, плохой доступ к лечебным учреждениям и ограниченный доступ к качественным медицинским услугам.

Использование машинного обучения и интеллектуальных систем для прогнозирования рисков для здоровья становится все более популярным в медицинской сфере. В данной статье мы рассмотрим проектирование и использование программы для прогнозирования уровня риска для здоровья матери с использованием модели дерева решений.

Проектирование программы

Программу спроектировали с использованием подхода, основанного на дереве решений. Модель дерева решений - это непараметрический метод машинного обучения, который прогнозирует целевую переменную на основе входных признаков с использованием иерархической структуры.

Программу спроектировали как веб-приложение, доступное через веб-браузер. Пользовательский интерфейс был разработан для простоты использования и навигации.

Используемые данные

Для обучения модели дерева решений использовали набор данных, состоящий из информации о здоровье матерей, собранной в ходе медицинских обследований. Набор данных включал информацию о таких факторах, как возраст, анамнез, образ жизни и данные дородового ухода.

Алгоритм дерева решений

Для построения модели дерева решений использовался алгоритм C4.5. Алгоритм C4.5 создает модель, разделяя набор данных на более мелкие и однородные подмножества до тех пор, пока не будет достигнута определенная глубина дерева или пока все экземпляры не будут классифицированы.

Оценивание модели

Для оценки производительности модели дерева решений использовались различные метрики, такие как точность, отзывчивость и площадь под кривой ROC. Модель продемонстрировала высокую точность и отзывчивость при прогнозировании уровня риска для здоровья матери.

Использование программы

Программа может использоваться медицинскими работниками и пациентами во время дородового ухода. Введя информацию о здоровье матери, программа прогнозирует уровень риска для здоровья и предоставляет рекомендации по необходимым медицинским вмешательствам.

Преимущества программы

Использование программы имеет ряд преимуществ, в том числе:

• Повышенная точность: Программа помогает медицинским работникам более точно идентифицировать матерей с высоким риском осложнений.
• Индивидуализированные рекомендации: Программа предоставляет индивидуализированные рекомендации по медицинским вмешательствам для борьбы с конкретными факторами риска.
• Улучшение результатов: Использование программы может привести к улучшению результатов для здоровья матери и ребенка, своевременному выявлению и лечению факторов риска.
• Доступность: Программа доступна через веб-браузер, что делает ее легкодоступной как для медицинских работников, так и для пациентов.

Заключение

Проектирование и использование программы для прогнозирования уровня риска для здоровья матери с использованием модели дерева решений является многообещающим подходом к улучшению здоровья матери в Нигерии. Программа предоставляет медицинским работникам и пациентам ценный инструмент для выявления и устранения факторов риска, что способствует улучшению результатов для здоровья. дальнейшие исследования могут сосредоточиться на интеграции дополнительных данных и использовании более сложных методов машинного обучения для повышения точности и эффективности программы.