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摘要 — 过去几十年来，疟疾威胁一直是全球主要健康问题之一，特别是在中低收入国家。70% 的肯尼亚人口生活在疟疾流行区，由于收入不足、距离和社会文化等因素，大多数人无法获得医疗服务。尽管有各种研究尝试使用显微镜下的血涂片来对抗疟疾，但这种方法耗时且需要熟练的人员。为了有效解决这一问题，本研究引入了一种新方法，该方法将 InfoGainAttributeEval 特征选择技术和基于人工智能和机器学习 (AIML) 分类器的参数调整方法与特征相结合，以更准确地诊断疟疾类型。所提出的方法使用从 4000 个样本中提取的 100 个特征。使用人工神经网络 (ANN)、朴素贝叶斯 (NB)、随机森林 (RF) 分类器和集成方法 (Meta Bagging、随机委员会元和投票) 进行了多组实验。朴素贝叶斯的结果最好。它实现了 100% 的准确率，并在 0.01 秒内建立了模型。结果表明，所提出的方法可以准确地对疟疾类型进行分类，并且与现场报告的结果相比具有最佳效果。
用于疟疾诊断的人工智能系统
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