Application and Evaluation of Ensemble Machine Learning Models for the Differential Diagnosis of Clinical and Hematological Syndromes in the Health Passport Software Package

Indira Uvaliyeva, Zhenisgul Rakhmetullina, David Borozenets, Farida Amenova, Shynar Tezekpayeva

Engineered Science, 2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.30919/es1635
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Development, evaluation, and visualization of machine learning models for the differential diagnosis of anemia and its subtypes based on clinical blood test indicators using ensemble and neural network optimization techniques integrated into a health monitoring software environment.