【佳學(xué)基因檢測(cè)】基于IoMT的線(xiàn)粒體和多因素遺傳疾病的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)

根據(jù)，國(guó)際有很高知名度基因檢測(cè)科學(xué)性證據(jù)雜志《》在第期發(fā)表了一篇標(biāo)題為《基于IoMT的線(xiàn)粒體和多因素遺傳疾病的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)》的文章。該基因領(lǐng)域的臨床應(yīng)用研究由Atta-Ur Rahman,?Muhammad Umar Nasir?,?Mohammed Gollapalli?,?Suleiman Ali Alsaif?,?Ahmad S Almadhor?,?Shahid Mehmood?,?Muhammad Adnan Khan?,?Amir Mosavi??完成。

基因信息數(shù)據(jù)庫(kù)索引號(hào)：

基因檢測(cè)人工智能數(shù)據(jù)標(biāo)簽：?35909844和?doi: 10.1155/2022/2650742.?eCollection 2022.

基因解碼研究關(guān)鍵詞：

遺傳疾病,線(xiàn)粒體疾病,預(yù)測(cè)多因素遺傳疾病,母親基因缺陷,父親基因,過(guò)度流產(chǎn)

國(guó)際基因解碼證據(jù)鏈條標(biāo)簽：

genetic disorder,mitochondrial diseases,multifactorial genetic disorders for prediction,defective maternal gene,paternal gene, excessive abortions

基因檢測(cè)臨床研究與應(yīng)用結(jié)果介紹：

遺傳疾病是一種嚴(yán)重的疾病，影響著世界各地的大量個(gè)體。有多種類(lèi)型的遺傳疾病，然而，基因解碼研究機(jī)構(gòu)專(zhuān)注于預(yù)測(cè)線(xiàn)粒體和多因素遺傳疾病。遺傳疾病是由多種因素引起的，包括母系或父系基因缺陷、過(guò)度流產(chǎn)、血細(xì)胞缺乏和白細(xì)胞計(jì)數(shù)低。對(duì)于過(guò)早或青少年的生命發(fā)育，早期發(fā)現(xiàn)遺傳疾病至關(guān)重要。雖然很難提前預(yù)測(cè)遺傳疾病，但這個(gè)預(yù)測(cè)非常關(guān)鍵，因?yàn)橐粋€(gè)人的生活進(jìn)步取決于它。機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于利用從大量患者醫(yī)療報(bào)告中收集和構(gòu)建的數(shù)據(jù)集，以高精度診斷遺傳疾病。賊近進(jìn)行了許多研究，使用基因組測(cè)序基因檢測(cè)進(jìn)行疾病檢測(cè)，但使用患者病史的研究較少。使用患者病史的現(xiàn)有研究的正確性受到限制。本文提出的基于醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng) (IoMT) 的遺傳疾病預(yù)測(cè)模型使用兩種獨(dú)立的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：支持向量機(jī) (SVM) 和 K-賊近鄰 (KNN)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SVM 在正確性方面優(yōu)于 KNN 和現(xiàn)有的預(yù)測(cè)方法。 SVM 在訓(xùn)練和測(cè)試方面的正確率分別為 94.99% 和 86.6%。

 遺產(chǎn)病基因測(cè)試