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。

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％。

医院住宿时间（LOS）是最重要的医疗保健度量之一，反映了医院的服务质量，有助于改善医院调度和管理。LOS预测有助于成本管理，因为留在医院的患者通常在资源受到严重限制的情况下这样做。在这项研究中，我们通过机器学习和统计方法审查了LOS预测的论文。我们的文献综述考虑了对卒中患者LOS预测的研究研究。一些受访的研究表明，作者达成了相应的结论。例如，患者的年龄被认为是一些研究中卒中患者LOS的重要预测因子，而其他研究则认为年龄不是一个重要因素。因此，在该领域需要额外的研究以进一步了解卒中患者LOS的预测因子。

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。

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。

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。

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。

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。

冠心病，是一种心血管疾病（CVD）的形式，是全世界死亡的主要原因。如果在早期发现或诊断，存活的几率很好。目前的报告讨论了使用机器学习（ML）算法进行冠心病数据集分类的比较方法。目前的研究创建并测试了几种基于机器学习的分类模型。对数据集进行扫描以处理不平衡的类和特征选择技术，以评估对两个不同性能度量的影响。结果表明，与采用的其他算法相比，逻辑回归在原始数据集中产生了最高的性能分数。总之，本研究表明，加工良好和标准化的数据集上的LR可以预测冠心病，比其他算法更高。

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.

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。

自2020年2月以来，世界一直在与Covid-19疾病进行激烈的斗争，随着疾病变成大流行，卫生系统受到悲惨的压力。这项研究的目的是使用对LogNNET储层神经网络的向后特征消除算法获得COVID-19的诊断和预后中最有效的常规血值（RBV）。该研究中的第一个数据集由5296例患者组成，具有相同数量的阴性和阳性COVID-19。 Lognnet模型在疾病诊断中的准确率为99.5％，其特征的精度为99.17％，只有平均红细胞血红蛋白浓度，平均性肌张力性血红蛋白和激活的部分凝血酶蛋白时间。第二个数据集由总共3899例COVID-19诊断为医院接受治疗的患者，其中203名患者是严重的患者，3696例患者是温和的患者。该模型以48个特征确定疾病预后的准确率达到94.4％，而仅红细胞沉降率，中性粒细胞计数和C反应性蛋白质特征，精度为82.7％。我们的方法将减少卫生部门的负压力，并帮助医生使用关键特征来了解Covid-19的发病机理。该方法有望在物联网中创建移动健康监控系统。

背景：几项研究突出了考虑急性冠状动脉综合征（ACS）诊断和治疗性差异的重要性。然而，几乎已经研究了ACS子群中的性别特异性风险标志物。本研究旨在探索机器学习（ML）模型，以识别从电子健康记录（EHR）的公共数据库中的ACS子群体中的妇女和男性的住院死亡率标志。方法：从医疗信息MART中提取1,299名患有的ST升高的心肌梗死（Stemi）和2,820名非St-Expation心肌梗死患者进行重症监护（MIMIC）-III数据库。我们培训和验证了死亡率预测模型，并使用了可解释性技术来识别每个子群体的性别特异性标记。结果：基于极端梯度升压的模型（XGBoost）实现了最高性能：STEMI和AUC = 0.94（95 \％CI：0.80- 0.90）为nstemi。对于STEMI，女性的顶部标记是慢性肾功能衰竭，心率高，年龄超过70岁。对于男性来说，顶部标记是急性肾功能衰竭，高肌钙蛋白T水平，年龄超过75岁。然而，对于NStemi，女性的顶部标记较低，肌钙蛋白水平低，尿素水平高，80多年。对于男性来说，顶部标记是高心率，肌酐水平，年龄超过70岁。结论：我们的结果表明，通过解释ehrs培训的ML死亡率模型，通过解释ML死亡率模型显示不同ACS子群的可能的显着和相干的性别特异性风险标记。在妇女与男性的确定风险标志中观察到差异，突出了考虑性别特异性标记在实施更适当的治疗策略和更好的临床结果方面的重要性。

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.

传统机器学习方法面临两种主要挑战，在处理医疗保健预测分析任务方面。首先，医疗保健数据的高维性质需要劳动密集型和耗时的过程，为每项新任务选择适当的功能集。其次，这些方法依赖于特征工程来捕获患者数据的顺序性，这可能无法充分利用医疗事件的时间模式及其依赖性。最近的深度学习方法通​​过解决医疗数据的高维和时间挑战，对各种医疗保健预测任务显示了有希望的性能。这些方法可以学习关键因素（例如，医学概念或患者）的有用表示及其与高维原始或最低处理的医疗保健数据的相互作用。在本文中，我们系统地审查了专注于推进和使用深神经网络的研究，以利用患者结构化时间序列数据进行医疗保健预测任务。为了识别相关研究，搜索MEDLINE，IEEE，SCOPUS和ACM数字图书馆于2021年2月7日出版的研究。我们发现研究人员在十个研究流中为深度时间序列预测文献做出了贡献：深入学习模型，缺少价值处理，不规则处理，患者表示，静态数据包容，关注机制，解释，纳入医疗本体，学习策略和可扩展性。本研究总结了这些文献流的研究见解，确定了几个关键研究差距，并提出了未来的患者时间序列数据深入学习的研究机会。

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。

Network intrusion detection systems (NIDSs) play an important role in computer network security. There are several detection mechanisms where anomaly-based automated detection outperforms others significantly. Amid the sophistication and growing number of attacks, dealing with large amounts of data is a recognized issue in the development of anomaly-based NIDS. However, do current models meet the needs of today's networks in terms of required accuracy and dependability? In this research, we propose a new hybrid model that combines machine learning and deep learning to increase detection rates while securing dependability. Our proposed method ensures efficient pre-processing by combining SMOTE for data balancing and XGBoost for feature selection. We compared our developed method to various machine learning and deep learning algorithms to find a more efficient algorithm to implement in the pipeline. Furthermore, we chose the most effective model for network intrusion based on a set of benchmarked performance analysis criteria. Our method produces excellent results when tested on two datasets, KDDCUP'99 and CIC-MalMem-2022, with an accuracy of 99.99% and 100% for KDDCUP'99 and CIC-MalMem-2022, respectively, and no overfitting or Type-1 and Type-2 issues.

心脏病是当今世界的重大挑战之一，以及全球许多死亡的主要原因之一。最近的机器学习（ML）应用程序的进步表明，使用心电图（ECG）和患者数据，在早期阶段检测心脏病是可行的。然而，ECG和患者数据往往是不平衡的，这最终引起了传统ML的挑战，无偏见。多年来，许多研究人员和从业者都公开了几个数据级别和算法级别解决方案。为了提供更广泛的现有文献，本研究采用系统的文献综述（SLR）方法来揭示与心脏病预测中的不平衡数据相关的挑战。在此之前，我们使用从2012年和11月15日至11月15日之间的知名期刊获得的451个参考文献进行了荟萃分析。对于深入的分析，考虑到以下因素，考虑了49个参考文献，考虑到以下因素：心脏病类型，算法，应用程序和解决方案。我们的SLR研究表明，当时当前的方法在处理不平衡数据时遇到各种打开问题/问题，最终阻碍其实际适用性和功能。

在医学科学中，在不同疾病上收集多个数据非常重要，并且数据最重要的目标是调查疾病。心肌梗死是死亡率的严重危险因素，并且在以往的研究中，主要重点是通过人口统计学特征，超声心动图和心电图测量心肌梗死的可能性。相反，本研究的目的是利用数据分析算法，并比较他们的心脏病发作患者的准确性，以便通过考虑到应急行动并因此预测心肌梗死期间心肌梗死期间的心肌强度。为此目的，通过数据分析的分类技术收集和研究，包括随机的分类技术，包括随机的分类技术来收集和研究，包括年龄，紧急操作时间，肌酸磷酸氨基酶（CPK）试验，心率，血糖和静脉的105名心肌梗死患者。决策林，决策树，支持向量机（SVM），k离邻居和序数逻辑回归。最后，在平均评估指标方面，选择了精度为76％的随机决定林的模型作为最佳模型。此外，肌酸磷酸氨基酶试验，尿素，白色和红细胞计数，血糖，时间和血红蛋白的七种特征被鉴定为喷射分数变量的最有效特征。

如今，人工智能（AI）已成为临床和远程医疗保健应用程序的基本组成部分，但是最佳性能的AI系统通常太复杂了，无法自我解释。可解释的AI（XAI）技术被定义为揭示系统的预测和决策背后的推理，并且在处理敏感和个人健康数据时，它们变得更加至关重要。值得注意的是，XAI并未在不同的研究领域和数据类型中引起相同的关注，尤其是在医疗保健领域。特别是，许多临床和远程健康应用程序分别基于表格和时间序列数据，而XAI并未在这些数据类型上进行分析，而计算机视觉和自然语言处理（NLP）是参考应用程序。为了提供最适合医疗领域表格和时间序列数据的XAI方法的概述，本文提供了过去5年中文献的审查，说明了生成的解释的类型以及为评估其相关性所提供的努力和质量。具体而言，我们确定临床验证，一致性评估，客观和标准化质量评估以及以人为本的质量评估作为确保最终用户有效解释的关键特征。最后，我们强调了该领域的主要研究挑战以及现有XAI方法的局限性。