A machine learning approach to differentiate between acute asthma and bronchitis in preschool children

Tüm dünyada çocuklarda alt solunum yolu enfeksiyonlarını (ASYE) etkileyen yaygın hastalıklardan biri akut astım ve bronşittir, sıklıkla okul öncesi çağda ortaya çıkar ve iki hastalık arasında örtüşen 12 klinik özellik vardır, bunlardan en yaygın olanları şunlardır: öksürük, hırıltı, burun akıntısı ve nefes darlığı. bu nedenle çoğu insan iki hastalık arasında ayrım yapmaz, yüksek ve sıcak hava gibi hava dalgalanmalarında artan vaka sayısının fazla olması nedeniyle vakaların teşhis edilmesi ve her vaka için uygun tedavinin alınması için uzman bir doktora gitmek gerekir. düşük sıcaklıklar ve doğru teşhis gerektiren duman ve toz vb. iki hastalık arasında ayrım yapan bir tanı elde etmek için. Bu çalışmada, çocuk doktoru tarafından toplanan 512 gerçek vakadan oluşan bir metin veri seti üzerinde bu modelleri eğittiğimiz 3 makine öğrenme modeli (K-NN, Karar ağacı, MLP) ve 2 derin öğrenme modeli (CNN, LSTM) sunduk. Mart 2022'den Haziran 2022'ye kadar dört ay boyunca Irak'taki Felluce Kadın ve Çocuklar Eğitim Hastanesi'nde danışman olarak çalışan bir danışman ve tüm modern yöntemleri kullandıktan sonra nihai sonuçlar, CNN'nin (99.3506) ve ROC - doğrulukla diğer modellerden daha iyi performans gösterdiğini gösterdi. Bu çalışma için ikili sınıflandırıcı olarak seçilen AUC (99.32