Alzheimer's patients gradually lose their ability to think, behave, and interact with others. Medical history, laboratory tests, daily activities, and personality changes can all be used to diagnose the disorder. A series of time-consuming and expensive tests are used to diagnose the illness. The most effective way to identify Alzheimer's disease is using a Random-forest classifier in this study, along with various other Machine Learning techniques. The main goal of this study is to fine-tune the classifier to detect illness with fewer tests while maintaining a reasonable disease discovery accuracy. We successfully identified the condition in almost 94% of cases using four of the thirty frequently utilized indicators.

心脏病已成为对人类生活产生重大影响的最严重疾病之一。在过去的十年中，它已成为全球人民死亡的主要原因之一。为了防止患者进一步损害，准确地诊断为心脏病是一个重要因素。最近，我们看到了非侵入性医学程序的用法，例如医学领域的基于人工智能的技术。专门的机器学习采用了多种算法和技术，这些算法和技术被广泛使用，并且在较少的时间以诊断心脏病的准确诊断非常有用。但是，对心脏病的预测并不是一件容易的事。医疗数据集的规模不断增加，使从业者了解复杂的特征关系并做出疾病预测是一项复杂的任务。因此，这项研究的目的是从高度维数据集中确定最重要的风险因素，这有助于对心脏病的准确分类，并减少并发症。为了进行更广泛的分析，我们使用了具有各种医学特征的两个心脏病数据集。基准模型的分类结果证明，相关特征对分类精度产生了很大的影响。即使功能减少，与在全功能集中训练的模型相比，分类模型的性能随着训练时间的减少而显着提高。

痴呆症是一种神经精神脑障碍，通常会在一个或多个脑细胞停止部分或根本停止工作时发生。在疾病的早期阶段诊断这种疾病是从不良后果中挽救生命并为他们提供更好的医疗保健的至关重要的任务。事实证明，机器学习方法在预测疾病早期痴呆症方面是准确的。痴呆的预测在很大程度上取决于通常从归一化的全脑体积（NWBV）和地图集缩放系数（ASF）收集的收集数据类型，这些数据通常测量并从磁共振成像（MRIS）中进行校正。年龄和性别等其他生物学特征也可以帮助诊断痴呆症。尽管许多研究使用机器学习来预测痴呆症，但我们无法就这些方法的稳定性得出结论，而这些方法在不同的实验条件下更准确。因此，本文研究了有关痴呆预测的机器学习算法的性能的结论稳定性。为此，使用7种机器学习算法和两种功能还原算法，即信息增益（IG）和主成分分析（PCA）进行大量实验。为了检查这些算法的稳定性，IG的特征选择阈值从20％更改为100％，PCA尺寸从2到8。这导致了7x9 + 7x7 = 112实验。在每个实验中，都记录了各种分类评估数据。获得的结果表明，在七种算法中，支持向量机和天真的贝叶斯是最稳定的算法，同时更改选择阈值。同样，发现使用IG似乎比使用PCA预测痴呆症更有效。

在这个时代，作为医疗的主要重点，这一时刻已经到来了。尽管令人印象深刻，但已经开发出来检测疾病的多种技术。此时，有一些类型的疾病COVID-19，正常烟，偏头痛，肺病，心脏病，肾脏疾病，糖尿病，胃病，胃病，胃病，骨骼疾病，自闭症是非常常见的疾病。在此分析中，我们根据疾病的症状进行了分析疾病症状的预测。我们研究了一系列症状，并接受了人们的调查以完成任务。已经采用了几种分类算法来训练模型。此外，使用性能评估矩阵来衡量模型的性能。最后，我们发现零件分类器超过了其他分类器。

如今，乳腺癌已成为近年来最突出的死亡原因之一。在所有恶性肿瘤中，这是全球妇女最常见和主要的死亡原因。手动诊断这种疾病需要大量的时间和专业知识。乳腺癌的检测是耗时的，并且可以通过开发基于机器的乳腺癌预测来减少疾病的传播。在机器学习中，系统可以从先前的实例中学习，并使用各种统计，概率和优化方法从嘈杂或复杂的数据集中找到难以检测的模式。这项工作比较了几种机器学习算法的分类准确性，精度，灵敏度和新近收集的数据集的特异性。在这种工作决策树，随机森林，逻辑回归，天真的贝叶斯和XGBoost中，已经实施了这五种机器学习方法，以在我们的数据集中获得最佳性能。这项研究的重点是找到最佳的算法，该算法可以预测乳腺癌，以最高的准确性。这项工作在效率和有效性方面评估了每种算法数据分类的质量。并与该领域的其他已发表工作相比。实施模型后，本研究达到了最佳模型准确性，在随机森林和XGBoost上达到94％。

Covid-19 Pandemic是一个持续的全球大流行，这导致了公共卫生部门和全球经济中的前所未有的中断。病毒，SARS-COV-2负责冠状病毒病的快速传播。由于其传染性，病毒可以容易地感染不受保护和暴露的个体，从轻度到严重症状。对怀孕母亲和新生儿的病毒效应的研究现在是平民和公共卫生工作者在全球范围内的关于病毒如何影响母亲和新生儿健康的问题。本文旨在制定一种预测模型，以估算基于记录的症状的携带型患者死亡的可能性：呼吸困难，咳嗽，鼻子，关节痛和肺炎的诊断。我们研究中使用的机器学习模型是支持向量机，决策树，随机林，渐变升压和人工神经网络。该模型提供了令人印象深刻的结果，可以准确地预测给定输入的怀孕母亲的死亡率。3型号（ANN，渐变升压，随机林）的精度率为100％，最高精度得分（梯度提升，ANN）是95 ％，最高召回（支持向量机）为92.75％，最高F1得分（梯度提升，ANN）为94.66％。由于模型的准确性，怀孕的母亲可以基于其由于病毒而导致的可能性即时治疗。全球卫生工人可以利用该模型列出急诊患者，最终可以降低Covid-19诊断患者的死亡率。

阿尔茨海默氏病（AD）是最常见的神经退行性疾病，具有最复杂的病原体之一，使有效且临床上可行的决策变得困难。这项研究的目的是开发一个新型的多模式深度学习框架，以帮助医疗专业人员进行AD诊断。我们提出了一个多模式的阿尔茨海默氏病诊断框架（MADDI），以准确检测成像，遗传和临床数据中的AD和轻度认知障碍（MCI）。 Maddi是新颖的，因为我们使用跨模式的注意力，它捕获了模态之间的相互作用 - 这种域中未探讨的方法。我们执行多级分类，这是一项艰巨的任务，考虑到MCI和AD之间的相似之处。我们与以前的最先进模型进行比较，评估注意力的重要性，并检查每种模式对模型性能的贡献。 Maddi在持有的测试集中对MCI，AD和控件进行了96.88％的精度分类。在检查不同注意力方案的贡献时，我们发现跨模式关注与自我注意力的组合表现出了最佳状态，并且模型中没有注意力层表现最差，而F1分数差异为7.9％。我们的实验强调了结构化临床数据的重要性，以帮助机器学习模型将其背景化和解释其余模式化。广泛的消融研究表明，未访问结构化临床信息的任何多模式混合物都遭受了明显的性能损失。这项研究证明了通过跨模式的注意组合多种输入方式的优点，以提供高度准确的AD诊断决策支持。

Machine learning is the study of computer algorithms that can automatically improve based on data and experience. Machine learning algorithms build a model from sample data, called training data, to make predictions or judgments without being explicitly programmed to do so. A variety of wellknown machine learning algorithms have been developed for use in the field of computer science to analyze data. This paper introduced a new machine learning algorithm called impact learning. Impact learning is a supervised learning algorithm that can be consolidated in both classification and regression problems. It can furthermore manifest its superiority in analyzing competitive data. This algorithm is remarkable for learning from the competitive situation and the competition comes from the effects of autonomous features. It is prepared by the impacts of the highlights from the intrinsic rate of natural increase (RNI). We, moreover, manifest the prevalence of the impact learning over the conventional machine learning algorithm.

一个躺在胸腔里的心脏的四个基本腔腔对一个人的生存至关重要，但讽刺地证明是最脆弱的。心血管疾病（CVD）也通常被称为心脏病，在过去几十年中，人类在人类死亡原因中稳步发展。考虑到这一点统计，很明显，患有CVDS的患者需要快速且正确的诊断，以便于早期治疗来减少死亡的机会。本文试图利用提供的数据，以培训分类模型，如逻辑回归，k最近邻居，支持向量机，决策树，高斯天真贝叶斯，随机森林和多层感知（人工神经网络），最终使用柔软投票合奏技术，以便尽可能多地诊断。

由于医疗技术的进步，预防性医疗保健以及对老年医学健康的越来越重视，全球平均预期寿命正在增加。因此，必须开发检测和跟踪老年人人群认知功能中与衰老相关的疾病的技术。特别是，鉴于该疾病的患病率和当前方法的成本，与自动检测和评估有关阿尔茨海默氏病（AD）的研究至关重要。由于广告影响了语音和词汇的声学，因此自然语言处理和机器学习为可靠地检测AD提供了有希望的技术。我们比较和对比十个线性回归模型的性能，以预测Adress挑战数据集上的迷你门会状态考试得分。我们提取了13000多种手工制作和学习的功能，可捕捉语言和声学现象。使用通过两种方法选择的54个顶部功能的子集：（1）递归消除和（2）相关得分，我们的表现要优于同一任务的最新基线。在评分和评估每个模型选定特征子集的统计显着性时，我们发现，对于给定的任务，手工制作的语言特征比声学和学识渊博的特征更为重要。

快速准确地检测该疾病可以大大帮助减少任何国家医疗机构对任何大流行期间死亡率降低死亡率的压力。这项工作的目的是使用新型的机器学习框架创建多模式系统，该框架同时使用胸部X射线（CXR）图像和临床数据来预测COVID-19患者的严重程度。此外，该研究还提出了一种基于nom图的评分技术，用于预测高危患者死亡的可能性。这项研究使用了25种生物标志物和CXR图像，以预测意大利第一波Covid-19（3月至6月2020年3月至6月）在930名Covid-19患者中的风险。提出的多模式堆叠技术分别产生了89.03％，90.44％和89.03％的精度，灵敏度和F1分数，以识别低风险或高危患者。与CXR图像或临床数据相比，这种多模式方法可提高准确性6％。最后，使用多元逻辑回归的列线图评分系统 - 用于对第一阶段确定的高风险患者的死亡风险进行分层。使用随机森林特征选择模型将乳酸脱氢酶（LDH），O2百分比，白细胞（WBC）计数，年龄和C反应蛋白（CRP）鉴定为有用的预测指标。开发了五个预测因素参数和基于CXR图像的列函数评分，以量化死亡的概率并将其分为两个风险组：分别存活（<50％）和死亡（> = 50％）。多模式技术能够预测F1评分为92.88％的高危患者的死亡概率。开发和验证队列曲线下的面积分别为0.981和0.939。

机器学习方法利用多参数生物标志物，特别是基于神经影像动物，具有改善痴呆早期诊断的巨大潜力，并预测哪些个体存在发展痴呆的风险。对于机器学习领域的基准算法和痴呆症中的神经影像症，并评估他们在临床实践中使用的潜力和临床试验，七年的大挑战已经在过去十年中组织：Miriad，Alzheimer的疾病大数据梦，Caddementia，机器学习挑战，MCI神经影像动物，蝌蚪和预测分析竞争。基于两个挑战评估框架，我们分析了这些大挑战如何互相补充研究问题，数据集，验证方法，结果和影响。七个大挑战解决了与（临床前）痴呆症（临床）痴呆症的筛查，诊断，预测和监测有关的问题。临床问题，任务和性能指标几乎没有重叠。然而，这具有提供对广泛问题的洞察力的优势，它也会限制对挑战的结果的验证。通常，获胜算法执行严格的数据预处理并组合了广泛的输入特征。尽管最先进的表演，但临床上没有挑战评估的大部分方法。为了增加影响，未来的挑战可以更加关注统计分析，对其与高于阿尔茨海默病的临床问题，以及使用超越阿尔茨海默病神经影像疾病的临床问题，以及超越阿尔茨海默病的临床问题。鉴于过去十年中汲取的潜力和经验教训，我们在未来十年及其超越的机器学习和神经影像中的大挑战前景兴奋。

在全球范围内，有实质性的未满足需要有效地诊断各种疾病。不同疾病机制的复杂性和患者人群的潜在症状具有巨大挑战，以发展早期诊断工具和有效治疗。机器学习（ML），人工智能（AI）区域，使研究人员，医师和患者能够解决这些问题的一些问题。基于相关研究，本综述解释了如何使用机器学习（ML）和深度学习（DL）来帮助早期识别许多疾病。首先，使用来自Scopus和Science（WOS）数据库的数据来给予所述出版物的生物计量研究。对1216个出版物的生物计量研究进行了确定，以确定最多产的作者，国家，组织和最引用的文章。此次审查总结了基于机器学习的疾病诊断（MLBDD）的最新趋势和方法，考虑到以下因素：算法，疾病类型，数据类型，应用和评估指标。最后，该文件突出了关键结果，并向未来的未来趋势和机遇提供了解。

背景：胸膜间皮瘤（PM）是一种不寻常的交叉肿瘤，迅速发展肺部胸膜癌症。胸腔间皮瘤是一种常见的间皮瘤，占每年在美国每年诊断的患儿诊断的75％的75％。诊断间皮瘤的诊断需要几个月，价格昂贵。鉴于与PM诊断相关的风险和限制，早期识别这种疾病对于患者健康至关重要。目的：在这项研究中，我们使用人工智能算法推荐最适合MPM的早期诊断和预后的最佳拟合模型。方法：我们回顾性地检索了DICE University，土耳其和应用多层射击（MLP），投票的感知者（vp），克罗尼分类器（CC），内核逻辑回归（KLR），随机梯度体面的SGD），自适应提升（Adaboost），Hoeffding树（VFDT）和支持向量机（S-PEGASOS）的原始估计子梯度求解器。我们根据各自的分类精度，F法测量，精度，召回，均方根误差，接收器特征曲线（ROC）和精密召回，使用与0.05的比较和测试使用配对T检验（校正）进行比较和测试。曲线（中国）。结果：在第1阶段，SGD，Adaboost。 M1，KLR，MLP，VFDT采用最高性能措施产生最佳效果。在第2阶段，Adaboost，分类精度为71.29％，表现优于所有其他算法。发现C-反应蛋白，血小板计数，症状持续时间，性别和胸膜蛋白是最相关的预测因子，可以预测间皮瘤。结论：本研究证实，从活检和想象测试中获得的数据是间皮瘤的强预测因子，但与高成本相关;然而，它们可以以最佳的准确性识别间皮瘤。

研究表明，心血管疾病（CVD）对人类健康是恶性的研究。因此，重要的是具有有效的CVD预后方法。为此，医疗保健行业采用了基于机器学习的智能解决方案，以减轻CVD预后的手动过程。因此，这项工作提出了一种信息融合技术，该技术通过分析方差（ANOVA）和域专家的知识结合了人的关键属性。它还引入了新的CVD数据样本集，用于新兴研究。进行了三十八个实验，以验证四个公开可用基准数据集中提出的框架的性能以及在这项工作中新创建的数据集。消融研究表明，所提出的方法可以达到竞争平均平均准确性（MAA）为99.2％，平均AUC平均AUC为97.9％。

控制传染病是一个主要的健康优先事项，因为它们可以传播和感染人类，从而演变为流行病或流行病。因此，早期发现传染病是一种重要需求，许多研究人员已经开发出在早期诊断它们的模型。本文审查了用于传染病诊断的最新机器学习（ML）算法的研究文章。我们从2015年至2022年搜索了科学，ScienceDirect，PubMed，Springer和IEEE数据库，确定了审查的ML模型的优缺点，并讨论了推进该领域研究的可能建议。我们发现大多数文章都使用了小型数据集，其中很少有实时数据。我们的结果表明，合适的ML技术取决于数据集的性质和所需的目标。

抗微生物抗性（AMR）是患者的风险和医疗保健系统的负担。但是，AMR测定通常需要几天。本研究为基于易于使用的临床和微生物预测因子，包括患者人口统计，医院住宿数据，诊断，临床特征以及微生物/抗微生物特征，以及仅使用微生物/抗微生物特征将这些模型与微生物/抗微生物特性进行基于幼稚抗体模型的模型的预测模型。在培养之前准确地预测阻力的能力可以向临床决策提供通知临床决策并缩短行动时间。这里采用的机器学习算法显示出改进的分类性能（接收器操作特性曲线0.88-0.89的区域）与使用飞利浦EICU研究所的6个生物和10个抗生素的接收器操作特征曲线0.86下的接收器下的面积为0.88-0.89）（ERI ）数据库。该方法可以帮助指导抗菌治疗，目的是改善患者结果并减少不必要或无效抗生素的使用。

Early evaluation of patients who require special care and who have high death-expectancy in COVID-19, and the effective determination of relevant biomarkers on large sample-groups are important to reduce mortality. This study aimed to reveal the routine blood-value predictors of COVID-19 mortality and to determine the lethal-risk levels of these predictors during the disease process. The dataset of the study consists of 38 routine blood-values of 2597 patients who died (n = 233) and those who recovered (n = 2364) from COVID-19 in August-December, 2021. In this study, the histogram-based gradient-boosting (HGB) model was the most successful machine-learning classifier in detecting living and deceased COVID-19 patients (with squared F1 metrics F1^2 = 1). The most efficient binary combinations with procalcitonin were obtained with D-dimer, ESR, D-Bil and ferritin. The HGB model operated with these feature pairs correctly detected almost all of the patients who survived and those who died (precision > 0.98, recall > 0.98, F1^2 > 0.98). Furthermore, in the HGB model operated with a single feature, the most efficient features were procalcitonin (F1^2 = 0.96) and ferritin (F1^2 = 0.91). In addition, according to the two-threshold approach, ferritin values between 376.2 mkg/L and 396.0 mkg/L (F1^2 = 0.91) and pro-calcitonin values between 0.2 mkg/L and 5.2 mkg/L (F1^2 = 0.95) were found to be fatal risk levels for COVID-19. Considering all the results, we suggest that many features combined with these features, especially procalcitonin and ferritin, operated with the HGB model, can be used to achieve very successful results in the classification of those who live, and those who die from COVID-19. Moreover, we strongly recommend that clinicians consider the critical levels we have found for procalcitonin and ferritin properties, to reduce the lethality of the COVID-19 disease.

早期发现阿尔茨海默氏病对于部署干预措施和减慢疾病进展至关重要。在过去的十年中，已经探索了许多机器学习和深度学习算法，目的是为阿尔茨海默氏症建立自动检测。数据增强技术和先进的深度学习体系结构的进步已经在该领域开辟了新的边界，研究正在快速发展。因此，这项调查的目的是概述有关阿尔茨海默氏病诊断深度学习模型的最新研究。除了对众多数据源，神经网络架构以及常用的评估措施进行分类外，我们还对实施和可重复性进行了分类。我们的目标是协助感兴趣的研究人员跟上最新的发展，并将早期的调查作为基准。此外，我们还指出了该主题的未来研究方向。

血浆定义为物质的第四个状态，在高电场下可以在大气压下产生非热血浆。现在众所周知，血浆激活液体（PAL）的强和广谱抗菌作用。机器学习（ML）在医疗领域的可靠适用性也鼓励其在等离子体医学领域的应用。因此，在PALS上的ML应用可以提出一种新的观点，以更好地了解各种参数对其抗菌作用的影响。在本文中，通过使用先前获得的数据来定性预测PAL的体外抗菌活性，从而介绍了比较监督的ML模型。进行了文献搜索，并从33个相关文章中收集了数据。在所需的预处理步骤之后，将两种监督的ML方法（即分类和回归）应用于数据以获得微生物灭活（MI）预测。对于分类，MI分为四类，对于回归，MI被用作连续变量。为分类和回归模型进行了两种不同的可靠交叉验证策略，以评估所提出的方法。重复分层的K折交叉验证和K折交叉验证。我们还研究了不同特征对模型的影响。结果表明，高参数优化的随机森林分类器（ORFC）和随机森林回归者（ORFR）分别比其他模型进行了分类和回归的模型更好。最后，获得ORFC的最佳测试精度为82.68％，ORFR的R2为0.75。 ML技术可能有助于更好地理解在所需的抗菌作用中具有主要作用的血浆参数。此外，此类发现可能有助于将来的血浆剂量定义。