10、机器学习在慢性肾病与多囊卵巢相关疾病预测中的应用

机器学习在慢性肾病与多囊卵巢相关疾病预测中的应用

在医疗领域，机器学习正发挥着越来越重要的作用，尤其是在疾病预测方面。下面将为大家介绍机器学习在慢性肾病（CKD）和多囊卵巢相关疾病（PCOS和PCOD）预测中的应用情况。

慢性肾病预测

机器学习算法在慢性肾病预测中具有重要意义，它能够在早期阶段预测肾病，有助于减少严重肾脏损伤或终末期肾病的发生。

• 研究方法 ：采用了多种监督式机器学习算法，并结合特征选择技术对肾病进行分类预测。
• 算法比较 ：通过比较不同监督算法的准确性，发现高斯朴素贝叶斯算法在预测慢性肾病时具有较高的准确性。
• 局限性 ：目前的研究仅涉及五种监督学习算法，集成技术和深度学习概念可能会提供更高的准确性，但还需要进一步研究。

以下是不同监督算法准确性的对比分析示意图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(监督算法):::process --> B(高斯朴素贝叶斯):::process
    A --> C(其他监督算法):::process
    B --> D(高准确性):::process
    C --> E(不同准确性):::process

多囊卵巢相关疾病预测