USE OF OPTIMIZATION TECHNIQUES FOR HEALTH PREDICTION
Date
2022-01-20
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
In today's world, the usage of modern technology has brought many advancements in
the field of medical science. Still, with all the advancements, the diagnosis and
treatment of most diseases are considered a challenging task. Diabetes ailment has
been studied more for tackling the symptoms rather than investigating the diagnosis in
its early stages. The combination of resistance to insulin and insulin emission
deficiency produces type-2 diabetes. Diabetes Mellitus Type-2 is high penetrance and
still increasing around. However, the identification of DMT2 is a dilemma. If the
DMT2 can be identified at an early stage, fewer preventive measures would be
required, and the person can still lead a healthy and carefree life. There exist many
health prediction systems in health sectors using data mining techniques. Optimization
techniques are capable of providing more precise and efficient results as well. In this
research study, Least squares, Quadratic programming, and Lagrangian Method are
used with convex optimization to find the classification accuracy and the comparison
between existing classifiers such as SVM, DT, LR, and so forth. This research
demonstrates that optimization techniques can be used to envisage or diagnose health
disease and can provide better results compared to other classifiers.
Description
SAĞLIK TAHMİNİNDE OPTİMİZASYON TEKNİKLERİNİN
KULLANILMASI
ÖZ: Günümüz dünyasında modern teknolojinin kullanımı tıp bilimi alanında birçok gelişme sağlamıştır. Yine de, tüm ilerlemelerle birlikte, çoğu hastalığın tanı ve tedavisi zor bir görev olarak kabul edilmektedir. Diyabet rahatsızlığı, erken evrelerinde tanıyı araştırmak yerine semptomlarla mücadele için daha fazla çalışılmıştır. İnsülin ve insülin emisyon eksikliğine direnç kombinasyonu tip-2 diyabet üretir. Tip-2 yüksek nüfuzludur ve hala artmaktadır. Bununla birlikte, DMT2'nin tanımlanması bir ikilemdir. DMT2 erken bir aşamada tanımlanabilirse, daha az önleyici tedbirler gerekli olacaktır ve kişi yine de sağlıklı ve kaygısız bir yaşam sürdürebilir. Veri madenciliği teknikleri kullanan birçok sağlık kehanet sistemi yerleşik sağlık segmentleri vardır. Optimizasyon teknikleri de daha kesin ve verimli sonuçlar sağlayabilir. Bu çalışmada, sınıflandırma doğruluğunu ve SVM, DT, LR gibi mevcut sınıflandırıcılar arasındaki karşılaştırmayı bulmak için dışbükey optimizasyonda En Küçük kare, Karesel programlama ve Lagrangian Yöntemi kullanılmıştır. Bu araştırma, optimizasyon tekniklerinin sağlık hastalığını öngörmek veya teşhis etmek için kullanılabileceğini ve diğer sınıflandırıcılara göre daha iyi sonuçlar verebileceğini göstermektedir.
ÖZ: Günümüz dünyasında modern teknolojinin kullanımı tıp bilimi alanında birçok gelişme sağlamıştır. Yine de, tüm ilerlemelerle birlikte, çoğu hastalığın tanı ve tedavisi zor bir görev olarak kabul edilmektedir. Diyabet rahatsızlığı, erken evrelerinde tanıyı araştırmak yerine semptomlarla mücadele için daha fazla çalışılmıştır. İnsülin ve insülin emisyon eksikliğine direnç kombinasyonu tip-2 diyabet üretir. Tip-2 yüksek nüfuzludur ve hala artmaktadır. Bununla birlikte, DMT2'nin tanımlanması bir ikilemdir. DMT2 erken bir aşamada tanımlanabilirse, daha az önleyici tedbirler gerekli olacaktır ve kişi yine de sağlıklı ve kaygısız bir yaşam sürdürebilir. Veri madenciliği teknikleri kullanan birçok sağlık kehanet sistemi yerleşik sağlık segmentleri vardır. Optimizasyon teknikleri de daha kesin ve verimli sonuçlar sağlayabilir. Bu çalışmada, sınıflandırma doğruluğunu ve SVM, DT, LR gibi mevcut sınıflandırıcılar arasındaki karşılaştırmayı bulmak için dışbükey optimizasyonda En Küçük kare, Karesel programlama ve Lagrangian Yöntemi kullanılmıştır. Bu araştırma, optimizasyon tekniklerinin sağlık hastalığını öngörmek veya teşhis etmek için kullanılabileceğini ve diğer sınıflandırıcılara göre daha iyi sonuçlar verebileceğini göstermektedir.
Keywords
software