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摘要：多囊卵巢综合征（PCOS）是一种常见的内分泌疾病，影响了生殖年龄的女性，其特征是月经周期，多囊卵巢和高雄激素。早期诊断对于管理症状和减轻长期健康并发症的风险，包括不育，糖尿病和心血管疾病至关重要。早期检测和对PCOS的适当管理非常重要，并减少了并发症的机会。但是，由于缺乏可靠的生物标志物，并且由于其多样化的表现，诊断PCOS非常具有挑战性。机器学习技术是PCOS诊断的福音，可提高有效性和准确性。本文探讨了各种ML技术 - 包括监督学习算法，例如逻辑回归，支持矢量机和随机森林，以及诸如卷积神经网络之类的深度学习方法，用于从临床，荷尔蒙和成像数据中检测PCOS。它强调了ML不仅有助于早期诊断，而且还可以根据患者特定的数据制定定制的治疗计划。本文旨在通过仔细研究PCOS中的工作来增强诊断过程并减少人为错误。它还解决了相关的挑战，例如数据质量，临床实施等，以改善PCOS女性的医疗保健。
利用混合机器学习模型进行早期诊断
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