17、疾病诊断与无线网络信任建立的智能方法

疾病诊断与无线网络信任建立的智能方法

1. 帕金森病的早期预测方法

帕金森病的早期预测和检测有多种方法，其中通过螺旋和波浪图形进行早期预测是一种有效的途径。临床决策支持的发展需要识别和确认与特定健康问题相关的合适生物标志物。研究发现，手写缺陷与帕金森病患者的病情严重程度直接相关。

在该方法中，收集帕金森病患者和健康人的螺旋图形和波浪图形。帕金森病患者在纸上绘图或书写时施加的压力和力度明显较慢。因此，从疾病初期正确识别这些生物标志物有助于做出更明确的临床诊断。利用深度学习算法分析患者绘图的螺旋和波浪模式，能够帮助实现早期识别。

以下是一些用于疾病预测的算法及其相关信息：
| 算法 | 数据集 | 数据集属性 | 近似准确率 |
| — | — | — | — |
| XGBoost | PPMI (MRI 扫描) | 患病和未患病者的 MRI 扫描图像，两部分数据都考虑是与否 | 96% |
| 逻辑回归 | 螺旋和波浪 | 健康人和非健康人的是与否情况 | 79% |
| 随机森林 | 语音和语音识别 | 共 26 个属性，包括抖动、闪烁、AC、NTH、HTN 等 | > 90% |
| 前向反向传播人工神经网络 (FBANNs) | PPMI (MRI 扫描) | 患病和未患病者的 MRI 扫描图像，两部分数据都考虑是与否 | 97% |

2. 医疗领域的技术进步与应用

医疗领域的进步解决了许多健康问题，并且还在通过提供先进的医疗护理来拯救人类生命。在研究方面，主要的挑战是数据的可用性。过去由于缺乏技术和资源，医疗专业人员无法收集和解释大量数据以进行准确的预测和治疗。