ترجمه فارسی مقاله مدل های پیشرفته یادگیری ماشین متا برای پیش بینی سپسیس زودرس و دقیق برای بهبود نتایج بیمار

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Advanced Meta-Ensemble Machine Learning Models for Early and Accurate Sepsis Prediction to Improve Patient Outcomes
عنوان مقاله به فارسی مدل های پیشرفته یادگیری ماشین متا برای پیش بینی سپسیس زودرس و دقیق برای بهبود نتایج بیمار
نویسندگان MohammadAmin Ansari Khoushabar, Parviz Ghafariasl
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 18
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 10 July, 2024; originally announced July 2024.
توضیحات به فارسی 10 ژوئیه 2024 ارسال شد.در ابتدا ژوئیه 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Sepsis, a critical condition from the body's response to infection, poses a major global health crisis affecting all age groups. Timely detection and intervention are crucial for reducing healthcare expenses and improving patient outcomes. This paper examines the limitations of traditional sepsis screening tools like Systemic Inflammatory Response Syndrome, Modified Early Warning Score, and Quick Sequential Organ Failure Assessment, highlighting the need for advanced approaches. We propose using machine learning techniques - Random Forest, Extreme Gradient Boosting, and Decision Tree models - to predict sepsis onset. Our study evaluates these models individually and in a combined meta-ensemble approach using key metrics such as Accuracy, Precision, Recall, F1 score, and Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve. Results show that the meta-ensemble model outperforms individual models, achieving an AUC-ROC score of 0.96, indicating superior predictive accuracy for early sepsis detection. The Random Forest model also performs well with an AUC-ROC score of 0.95, while Extreme Gradient Boosting and Decision Tree models score 0.94 and 0.90, respectively.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

سپسیس ، یک وضعیت بحرانی از پاسخ بدن به عفونت ، یک بحران مهم بهداشت جهانی را تحت تأثیر قرار می دهد که بر همه گروه های سنی تأثیر می گذارد.تشخیص و مداخله به موقع برای کاهش هزینه های مراقبت های بهداشتی و بهبود نتایج بیمار بسیار مهم است.در این مقاله محدودیت های ابزارهای غربالگری سنتی سپسیس مانند سندرم پاسخ التهابی سیستمیک ، نمره هشدار زودهنگام اصلاح شده و ارزیابی سریع عدم موفقیت در عملکرد ارگان ها بررسی شده است و نیاز به رویکردهای پیشرفته را برجسته می کند.ما برای پیش بینی شروع سپسیس با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین - جنگل تصادفی ، تقویت شیب شدید و مدل های درخت تصمیم گیری پیشنهاد می کنیم.مطالعه ما این مدل ها را به صورت جداگانه و در یک رویکرد متا ترکیبی ترکیبی با استفاده از معیارهای کلیدی مانند دقت ، دقت ، فراخوان ، نمره F1 و مساحت تحت منحنی مشخصه عملکرد گیرنده ارزیابی می کند.نتایج نشان می دهد که مدل متایمبل از مدلهای فردی بهتر عمل می کند و به نمره AUC-ROC 0.96 می رسد ، که نشان دهنده دقت پیش بینی برتر برای تشخیص زودرس سپسیس است.مدل جنگلی تصادفی همچنین با نمره AUC-ROC 0.95 عملکرد خوبی دارد ، در حالی که مدلهای درخت تصمیم گیری شیب شدید به ترتیب 0.94 و 0.90 نمره کسب می کنند.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.