ترجمه فارسی مقاله کاربردهای یادگیری ماشین در پیش‌بینی‌های پزشکی: مروری جامع

چکیده

Machine learning (ML) has revolutionized medical prognostics by integrating advanced algorithms with clinical data to enhance disease prediction, risk assessment, and patient outcome forecasting. This comprehensive review critically examines the application of various ML techniques in medical prognostics, focusing on their efficacy, challenges, and future directions. The methodologies discussed include Random Forest (RF) for sepsis prediction, logistic regression for cardiovascular risk assessment, Convolutional Neural Networks (CNNs) for cancer detection, and Long Short-Term Memory (LSTM) networks for predicting clinical deterioration. RF models demonstrate robust performance in handling high-dimensional data and capturing non-linear relationships, making them particularly effective for sepsis prediction. Logistic regression remains valuable for its interpretability and ease of use in cardiovascular risk assessment. CNNs have shown exceptional accuracy in cancer detection, leveraging their ability to learn complex visual patterns from medical imaging. LSTM networks excel in analyzing temporal data, providing accurate predictions of clinical deterioration. The review highlights the strengths and limitations of each technique, the importance of model interpretability, and the challenges of data quality and privacy. Future research directions include the integration of multi-modal data sources, the application of transfer learning, and the development of continuous learning systems. These advancements aim to enhance the predictive power and clinical applicability of ML models, ultimately improving patient outcomes in healthcare settings.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

یادگیری ماشین (ML) با ادغام الگوریتم های پیشرفته با داده های بالینی برای تقویت پیش بینی بیماری ، ارزیابی ریسک و پیش بینی نتیجه بیمار ، پیش آگهی های پزشکی را متحول کرده است.این بررسی جامع به طور انتقادی به بررسی کاربرد تکنیک های مختلف ML در پیش آگهی های پزشکی ، با تمرکز بر اثربخشی ، چالش ها و جهت های آینده آنها می پردازد.روشهای مورد بحث شامل جنگل تصادفی (RF) برای پیش بینی سپسیس ، رگرسیون لجستیک برای ارزیابی ریسک قلبی عروقی ، شبکه های عصبی حلقوی (CNN) برای تشخیص سرطان و شبکه های حافظه کوتاه مدت (LSTM) برای پیش بینی بدتر شدن بالینی است.مدل های RF عملکرد قوی در رسیدگی به داده های با ابعاد بالا و گرفتن روابط غیرخطی را نشان می دهند ، و آنها را برای پیش بینی سپسیس به ویژه مؤثر می کند.رگرسیون لجستیک برای تفسیر و سهولت استفاده در ارزیابی ریسک قلبی عروقی با ارزش باقی مانده است.CNN ها دقت استثنایی در تشخیص سرطان نشان داده اند و توانایی آنها در یادگیری الگوهای بینایی پیچیده از تصویربرداری پزشکی را نشان می دهند.شبکه های LSTM در تجزیه و تحلیل داده های زمانی ، ارائه پیش بینی های دقیق از وخامت بالینی ، برتری دارند.این بررسی نقاط قوت و محدودیت های هر تکنیک ، اهمیت تفسیر مدل و چالش های کیفیت داده ها و حریم خصوصی را برجسته می کند.دستورالعمل های تحقیق آینده شامل ادغام منابع داده های چند منظوره ، استفاده از یادگیری انتقال و توسعه سیستم های یادگیری مداوم است.این پیشرفت ها با هدف تقویت قدرت پیش بینی کننده و کاربرد بالینی مدل های ML ، در نهایت بهبود نتایج بیمار در تنظیمات مراقبت های بهداشتی انجام می شود.