మెడికల్ డయాగ్నస్టిక్ మెథడ్స్ జర్నల్
అందరికి ప్రవేశం
ISSN: 2168-9784
ISSN: 2168-9784
జయేంద్ర S. జాదవ్
ఆధునిక ఆరోగ్య సంరక్షణలో ముందస్తు వ్యాధిని గుర్తించడం కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది, ఎందుకంటే ఇది రోగి రోగ నిరూపణ, ఆరోగ్య సంరక్షణ ఖర్చులు మరియు మొత్తం ప్రజారోగ్యాన్ని గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు రోగి రికార్డులు, డయాగ్నస్టిక్ ఇమేజెస్ మరియు జెనోమిక్ సమాచారం వంటి సంక్లిష్ట వైద్య డేటా మూలాల్లో ఉండే సూక్ష్మ నమూనాలు, పోకడలు మరియు అంచనా కారకాలను వెలికితీసేందుకు అనివార్య సాధనాలుగా పనిచేస్తాయి. బ్లాక్‌చెయిన్ టెక్నాలజీతో మెషిన్ లెర్నింగ్ ఏకీకరణ ఆరోగ్య సంరక్షణలో పరివర్తనాత్మక పురోగతికి గణనీయమైన అవకాశాన్ని అందిస్తుంది. ఈ పత్రం LR, RF, GB, SVC మరియు GNB వంటి అనేక యంత్ర అభ్యాస పద్ధతులను పరిశీలిస్తుంది. ఇది ఖచ్చితమైన వ్యాధిని గుర్తించడం కోసం లక్షణాలను విశ్లేషించడంలో వారి అద్భుతమైన ప్రభావాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది, COVID-19 ప్రాథమిక కేస్ స్టడీగా పనిచేస్తుంది. క్రాస్-ధృవీకరణ యొక్క అప్లికేషన్ పనితీరు సామర్థ్యాల యొక్క అధునాతన విశ్లేషణను అందించింది, రాండమ్ ఫారెస్ట్ మరియు గ్రేడియంట్-బూస్టింగ్ మోడల్‌లు ముఖ్యంగా ప్రభావవంతంగా ఉన్నాయని వెల్లడిస్తుంది, వాటి కొలమానాలలో కీలకమైన సమతుల్యతను కలిగిస్తుంది, ఇది వాటి ప్రారంభంలో వ్యాధులను విశ్వసనీయంగా గుర్తించడానికి చాలా ముఖ్యమైనది. అదనంగా, ఈ నమూనాలు, వాటి ముఖ్యమైన ఖచ్చితత్వం (0.91) మరియు ఖచ్చితత్వం (0.92)తో, వ్యాధుల ప్రారంభ గుర్తింపు కోసం అసాధారణమైన సాధనంగా దాని స్థితిని నిర్ధారించాయి. అంతిమంగా, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు బ్లాక్‌చెయిన్ టెక్నాలజీల కలయిక వ్యాధులను ముందుగానే గుర్తించి, నిర్వహించే ఆరోగ్య సంరక్షణ వ్యవస్థల సామర్థ్యాన్ని గణనీయంగా పెంపొందిస్తుంది, వ్యాధులపై మన అవగాహనను మెరుగుపరుస్తుంది మరియు ప్రజారోగ్య చర్యలు మరియు వ్యూహాలకు మార్గనిర్దేశం చేస్తుంది.