Overview of machine learning algorithms application in Kazakhstan healthcare sector: analysis of existing solutions and their effectiveness

2025

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sist61657.2025.11139284
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

This study analyzes machine learning algorithms for disease diagnosis based on chest X-ray images, with a focus on their use in Kazakhstan's healthcare industry. It intends to investigate the efficacy of contemporary pre-trained machine learning models in medical image analysis to precisely identify a range of disease classifications connected to the chest. The merits, drawbacks, and potential for integration into regional medical practices of the machine learning technologies now in use in the healthcare industry are all highlighted in this thorough review. The study also includes evaluating and comparing existing models to identify the most suitable solution based on specific metrics such as accuracy, efficiency and ease of use. The ultimate objective is to assist medical professionals in making data-driven decisions for better patient outcomes and to help improve diagnostic procedures.