tailieunhanh - Nghiên cứu mô hình Ensembles và áp dụng dự đoán bệnh thận tại Bệnh viện đa khoa Điện Biên

Bài viết dùng mô hình Cây quyết định (Decision Trees) của Máy học để dự đoán bệnh thận tại bệnh viên đa khoa tỉnh Điện Biên. Để cải thiện khả năng dự đoán, Chúng tôi tìm hiểu và cài đặt hai mô hình ensembles thường sử dụng và là những mô hình hiệu quả nhất trong Máy học: Random Forests và Gradient Boosted Trees. | ISSN 2354-0575 NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ENSEMBLES VÀ ÁP DỤNG DỰ ĐOÁN BỆNH THẬN TẠI BỆNH VIỆN ĐA KHOA ĐIỆN BIÊN Nguyễn Văn Hậu1 Nguyễn Thị Hải Năng1 Nguyễn Tiến Tự2 Nguyễn Ngọc Tiến2 1 Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên 2 Bệnh viện Đa khoa tỉnh Điện Biên Ngày tòa soạn nhận được bài báo 20 10 2017 Ngày phản biện đánh giá và sửa chữa 25 11 2017 Ngày bài báo được chấp nhận đăng 05 12 2017 Tóm tắt Máy học hiện nay được áp dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng bao gồm chẩn đoán y khoa phát hiện thẻ tín dụng giả phân tích thị trường chứng khoán phân loại các chuỗi DNA nhận dạng tiếng nói và chữ viết dịch tự động chơi trò chơi và cử động rô-bốt robot locomotion . Hàng năm cộng đồng nghiên cứu và cộng đồng công nghiệp đã có những cuộc hội thảo về chăm sóc sức khỏe sử dụng kiến thức của Máy học Trí tuệ nhân tạo 7 . Vic Gundotra cựu giám đốc tại Google và Microsoft nhận định rằng trong vòng 5 năm tới Máy học sẽ là trợ thủ đắc lực cho các bác sĩ 11 . Trong bài báo này chúng tôi dùng mô hình Cây quyết định Decision Trees của Máy học để dự đoán bệnh thận tại bệnh viên đa khoa tỉnh Điện Biên. Để cải thiện khả năng dự đoán Chúng tôi tìm hiểu và cài đặt hai mô hình ensembles thường sử dụng và là những mô hình hiệu quả nhất trong Máy học Random Forests và Gradient Boosted Trees. Từ khóa Cây quyết định Random Forests Gradient Boosted Trees Mô hình Ensembles Máy học. 1. Giới thiệu nhất Thay vì mất nhiều ngày tra cứu hàng mớ hồ Lịch sử Máy học đã có từ lâu nhưng nó sơ bệnh án và tài liệu chuyên ngành để đưa ra kết thực sự có nhiều đột phá cho tới khi các nhà khoa luận chẩn đoán và trị liệu cho một ca bệnh với một học máy tính áp dụng kỹ thuật Deep Learning xác suất sai không tránh khỏi các bác sỹ chỉ cần học nhiều tầng vào nhiều sản phẩm có tính ứng nhập dữ liệu bệnh nhân cho Watson được coi là dụng hiệu quả trong thương mại và công nghiệp. cuộc cách mạng của IBM dùng Máy học phân tích Hiện nay những công ty hàng đầu về công nghệ so sánh với hàng trăm ngàn tài liệu trong kho kiến đều có