医学诊断方法杂志
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结合机器学习和区块链技术实现开创性早期疾病检测：以 COVID-19 诊断为重点的研究

Jayendra S. Jadhav

早期疾病检测在现代医疗保健中起着关键作用，因为它可以极大地影响患者的预后、医疗成本和整体公共卫生。机器学习算法是发现复杂医疗数据源（例如患者记录、诊断图像和基因组信息）中存在的细微模式、趋势和预测因素的不可或缺的工具。机器学习与区块链技术的结合为医疗保健的变革性进步提供了巨大的机会。本文研究了几种机器学习技术，例如 LR、RF、GB、SVC 和 GNB。它展示了它们在分析症状以准确检测疾病方面的显著效果，其中 COVID-19 是主要案例研究。交叉验证的应用提供了对性能能力的复杂分析，揭示了随机森林和梯度提升模型特别有效，在其指标中达到了至关重要的平衡，这对于在疾病初期可靠地检测疾病至关重要。此外，这些模型具有显着的准确度（0.91）和精确度（0.92），确立了其作为早期识别疾病的卓越工具的地位。最终，机器学习和区块链技术的结合大大增强了医疗保健系统早期发现和管理疾病的能力，增强了我们对疾病的了解并指导了公共卫生措施和策略。