使用机器学习、深度学习和数据分析进行疾病预测

在现代，通过采用新兴技术和先进的人工智能应用。这些技术需要大量数据来训练模型预测疾病或紊乱。多个组织可以为此贡献数据系统，但在共享数据的同时维护数据隐私是一个重大挑战。也，提供大型数据语料库以提高机器学习的性能和医疗领域的深度学习模型，同时保持患者的医疗保密性完好无损是一个值得关注的问题。因此，强烈需要保护医疗数据的隐私。这需要使用最新技术完全消除了共享原始数据的必要性，而每个组织接收处理数据所需的基础设施。跨竖井联合学习模型基于从多个然后在中央服务器上处理用于建模和聚合的客户端，从而维护真正意义上的数据隐私。这份手稿的作者提供了一个联邦中不同深度学习模型的详细比较研究学习如何有效地将肺部X射线图像分为三类：19型、肺炎和正常。这项研究可以为研究人员期待基于深度学习的交叉筒仓模型应用医疗保健中的联合学习。

骨骼的三维几何形状对正确诊断很重要指疾病、关节炎或其他骨骼畸形。计算机等设备断层扫描和核磁共振成像用于三维成像骨骼视图。上述两种方式的成本都很高，并且暴露了患者受到强致癌辐射。计算机断层扫描捕获大量从骨骼中收集所需信息的图像数量。另一种形式磁共振成像更适合从软件中检索信息组织而不是骨骼。因此，阅读病理学变得不太有效从骨头中取出。这促使作者确定了在检测骨骼的病理或畸形。此外，这是一个小时的需要提供一种低成本和安全的骨成像技术。为了满足这一需求，我们综述了骨成像技术及其在临床上的应用将二维图像转换为三维形式。我们还给出了针对患者和特定器官的优化技术的发展方向用于三维重建。

越来越多的健康问题引起了公众的关注以及全球卫生服务。然而，图像应用的繁荣已观察到CT扫描和胸片等技术是否正确诊断。但是，手动扫描这些设备需要设备方面的专业知识正在读取。这也是一项耗时的任务。基于人工智能的技术证明了它们在模式识别、物体识别和数据分析方面的潜力。因此，可以使用这些技术为主要从这些模式中筛选疾病。这是从文献中观察到的有很多关于疾病诊断和分类的研究工作机器学习和深度学习。但是，疾病严重程度检测是开发不足。此外，用于检测疾病有缺陷，需要立即关注。这些挑战促使我们回顾机器学习和基于深度学习的技术解决方案在检测疾病严重程度的文献中。本研究的目的是对有关疾病严重性的现有研究工作进行全面调查检测。本研究还对机器学习进行了比较分析采用的技术和深度学习技术、使用的数据集和性能实现。它还强调了所提出的技术解决方案的缺点。此外，它为疾病严重性领域的未来范围提供了方向检测。

健康专家的关键任务是解释输出并治疗疾病相应地。在紧急情况下，他们可能会推迟决策。为了解决这个问题问题是，迫切需要研究用于生物医学应用的智能工具帮助尽早做出准确的决策。医学研究中的发现需要最先进的基于计算机的工具来诊断和治疗复杂性癌症、新冠肺炎、SARS-Cov、MERS-Cov、结核病、脑疾病、心脏和肺部相关慢性感染。在各种诊断中方法，基于图像的疾病识别是最突出的方法用于检测新的和复杂的疾病。训练有素的计算机化生物医学该系统可以为医生提供增强的早期疾病检测支持。生物医学图像通常是从各种来源获取的，包括CT、，超声波、MRI、皮肤镜、X光、活检和内窥镜检查。目前，范围广泛的图像分析程序可用于生物医学图像。这些程序包括图像采集、预处理、分割、特征提取和分类，所有这些都有助于提高疾病决策的准确性。虽然很多生物医学图像可以免费在线获取，必须有适当的程序然后从数据库中选择合适的图像并提高其质量。这是对于有效训练图像处理算法和提高其效率。这有助于提高仪器性能和更有价值的见解研究中的疾病。它还处理复杂而庞大的图像数据以进行检测异常信号、生长、炎症、细胞损伤、蛋白质序列的早期征兆变化和阻塞。此外，它应该是用户友好的并且令人信服的卫生专家来识别隐藏的生物问题。本章强调权力图像分析和疾病检测的计算机工具。它还关注最近医学研究领域的发展。

大脑是人体最敏感的部位之一每时每刻传输数百万个信号。痴呆是最新出现的大脑健康问题，包括记忆力丧失、解决问题的困难、处理复杂任务等。痴呆是一种导致智力丧失的综合征。它影响记忆、思维、形状、理解、计数、阅读能力、语言、，和判断。痴呆症影响数百万人，可能是死亡。它现在是全球第七大死亡原因，也是损害和依赖老年人的主要原因。没有治疗方法目前患有痴呆症。早期检测和诊断在改进中的重要性早期有效的管理至关重要。提前预测痴呆可以引导我们为了更好的生活。为了预测痴呆症，人们使用了各种机器学习模型。本文根据MRI图像预测痴呆症，为此，有三种收集了不同的MRI图像数据集。此外，为了更好预测，各种机器学习模型用于预测痴呆症并进行验证通过统计分析（如K-Nearest Neighbors、XG Boost、，支持向量机、随机森林算法（RFA）和卷积神经网络网络（CNN）。在所有算法中，随机森林算法和卷积算法神经网络给出了最佳结果，准确度分别为93.2和99.9。

我们提出了一个临床决策支持系统，用于识别代表印度农村和城市人口的两个不同队列中的哮喘患者。代表这两个群体的输入数据本质上是横断的本质上必然是分类的，强调临床病史信息该病的临床症状和特征模式。系统描述为混合，因为它将无监督和监督学习技术结合在一个独特的方法如本文所述。聚类信息强调哮喘的表型特征是分类器和分类器的性能有了显著改善。结果在所开发的混合决策支持系统中在实时场景中进行部署，因为它探索了受监督和无监督学习技巧。此外，在表单中使用聚类信息聚类评价分数作为分类器的输入参数可以有效地预测疾病结果，尤其是哮喘等疾病异质性，表现出多种疾病亚型和异质表型。

医学图像处理在临床调查和最近的医学研究。适当的基于图像的医学评估有助于早期分析或检测关键疾病，因为它具有很高的医学信息价值。在这项研究中，回顾了医学成像在眼病诊断中的应用计算智能。然而，使用传统的图像处理相当复杂。如今，各种机器学习并且开发了用于检测不同眼病的深度学习方法这有助于早期发现疾病。研究表明新兴国家或欠发达国家的眼疾更为严重，原因是医疗设施不足和熟练的卫生工作者。估计4500万世界各地的人都是盲人，不幸的事实是，这些病例中只有75%是盲人可固化。此外，全球的医患比例约为1:10000。因此，创建一个筛选系统来识别这些疾病。眼科学在评估、诊断、，治疗眼病。此外，许多眼睛和视力问题表明没有明显的迹象。因此，人们往往不知道问题的存在。早期疾病的检测是一个首要问题，因为在领导之前很容易治愈到严重程度。这篇研究论文的重点是检测眼部疾病，如糖尿病视网膜病、糖尿病性黄斑水肿、青光眼、老年性黄斑变性、视网膜血管阻塞和视网膜脱离。作者探索了各种算法，成像方式和这方面的挑战。该研究旨在提高认识使用计算机视觉、图像处理和深度学习技巧。它还研究了这些机器学习和深度学习方法可以帮助早期疾病诊断，以便在治疗之前进行有效治疗视力下降。

个人计算机可以与键盘等输入设备一起使用，鼠标和操纵杆是计算机和人类之间的接口。这个委婉地说，身体受到挑战的人无法使用这些计算机系统，因此，BCI技术具有高级外部应用程序，无需物理以帮助这些身体残障人士并解决HCI的局限性。认知领域的技术进步神经科学和大脑成像使它能够直接与人类沟通而不是使用接口。而不是从肌肉中产生信号这些系统利用大脑活动来监控电脑或通信设备。人机交互（HCI）领域的研究人员着眼于使机器能够利用尽可能多的感官来源。此外，研究人员已经开始考虑隐式数据类型，这些输入不是专门针对指示机器执行任务。系统可以基于此动态演化数据以帮助用户完成手头的任务。这里我们讨论了脑-机接口，其特点和挑战。研究人员尝试用卷积神经网络取代传统分类器（CNN），这将在分类方面提供有希望的优势。脑电图信号可以通过BCI应用程序将大脑与机械系统无缝连接，使其成为一项快速发展的技术，在人工智能和计算智能。

医学数据库是最关键的数据库之一适用于人类生活。许多研究人员正在寻找在数据中进行抽象。数据挖掘在当今世界非常流行，因为它可以访问其他方面无法获得的知识。提供的隐藏知识其结果可以帮助个人做出更好的决策。中的数据挖掘工具健康有很大的潜力。这些解决方案可分为四类：疗效评估、患者护理、客户服务和贪污监测。作者发现，在医疗过程中提供决策帮助强调电子健康记录（EHR）的部门可以挽救生命。虽然使用数据挖掘在EHR中提供决策帮助是有价值的，它需要一致性。因此，作者打算在标准化的EHR创建决策支持系统。本文介绍了最先进的数据采矿方法及其在医疗保健领域的应用。它提供了对现有文献进行综合总结和比较详细。本章调查在EHR上使用数据挖掘之前需要处理的几个问题并进一步提出了解决这些问题的方案。这些问题包括多来源、多格式、缺失数据、不同用户、数据粒度、，灵活性和稀疏性需要研究人员立即关注。解决这些问题这些问题对于建立高效的标准化EHR数据库至关重要。

在这个技术时代，数据库技术对于现代生活的许多方面。为未来的医生提供课程和最新的医学知识，似乎必须在健康领域与最新的数据库紧密集成。这是因为那里对它的需求越来越大，公共卫生相关问题与数据库技术的合作也带来了好处。数据库技术可以提供帮助通过多种方式改善健康状况，包括连接地理位置分散的健康状况提供者和患者，为药物和疫苗试验等研究收集数据，跟踪慢性病，并确保患者遵守处方治疗。在这场新冠肺炎疫情中，全世界目前，本文试图强调数据库的作用。它说明如何存储、查询和分析COVID-19数据集，并提供帮助为各种最终用户提供决策支持。我们进行了描述性分析通过对COVID-19数据集执行特定查询进行分析。然后，我们表演了使用两种数据分析技术对新冠肺炎数据集进行预测分析大致了解印度一些主要城市的情况。此外，我们已经将我们的结果从我们的分析中获得有价值的信息。