Analysis of the Machine Learning Methods Effectiveness for Morphological Classification of Anemia

2023

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/ismsit58785.2023.10304939
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Anemia is a pathological disorder of the structure of blood cells, in which the concentration of hemoglobin is reduced. At the same time, the number of red blood cells decreases. Anemia is characterized as a secondary disease and is a symptom of other ailments. Within the framework of this study, a medical algorithm for diagnosing anemia is considered, as well as the results of using machine learning methods to detect pathology are studied. The stages of the implementation of a medical algorithm for diagnosing anemia are described, as well as the results of model training based on the linear support vector method, logistic regression, the k-nearest neighbor method, decision tree, naive Bayesian classifier method, and random forest method.