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bharadwaj015@gmail.com摘要将机器学习整合到健康信息学上，为提高诊断准确性和患者护理提供了重要的机会。本研究探讨了机器学习（ML）算法的应用，以增强健康信息学的各个方面，重点关注其改善诊断过程的潜力。该研究检查了卷积神经网络（CNN）在医学成像中的有效性，并研究了复发性神经网络（RNN）和长期短期记忆（LSTM）网络在处理顺序患者数据中的作用。通过一系列案例研究和实验结果，该研究表明了ML在简化诊断工作流程，减少错误和支持个性化医学的潜力。它解决了医疗保健机器学习实施的关键挑战：对大型和带注释的数据集的需求，对数据隐私的担忧以及模型输出的可解释性。该研究得出结论，机器学习可以显着增强健康信息系统的诊断能力，从而导致更准确，及时的患者诊断。因此，医疗保健部门的利益相关者被收取，以增加ML在健康信息学，医学诊断和临床决策中的整合，以可持续提高患者结果，降低运营成本和更高的效率。关键字：机器学习，功能选择，健康记录，预测和准确性简介急诊部门（EDS）对大多数医院入院表示了访问，但大多数访问导致出院（Marx＆Padmanabhan，2020年）。在2017年，对美国急诊室的1.39亿次访问，总计1,450万（10.4％）的疗养院和200万个重症监护病房的住院治疗（Nguyen等，2021年）。复杂性和多种投诉和伤害意味着急诊部门通常会被拥挤。不良的医疗保健结果，包括增加死亡率，转移救护车，延迟的医疗服务，不接受治疗的人等人的人满为患（Schwartzman，2020年）。必须显着解决这些更改。这项研究的愿望是为了找到对美国医院重症监护病房（ICU）面临的挑战的持久解决方案的愿望。为此，它提出了几种基于高级技术的方法，包括分诊，精益六西格玛和快速轨道作为拥挤的可行替代方案。鉴于机器学习的肯定前景（ML）技术在解决传统技术无法处理或解决的问题时，本研究建议部署ML技术，以用于先进的健康信息学和改进的诊断。它试图证明ML技术有很多改善整个卫生部门的机会，尤其是健康信息学和诊断。问题陈述看来，机器学习的复杂性（ML）解释了当前其整合到许多国家中先进的健康信息学和医学诊断中的低水平。低水平的整合意味着对于先进的健康信息学和医学诊断的目的，ML不足。它阻碍了ML在健康信息学和医学诊断以及卫生部门的其他方面的改善机会。机器学习最困难的事情之一是，每种算法都有需要优化以获得高精度模型的因素。在这项研究中，无论难度如何，ML算法在应对传统系统无法满足的各种挑战方面的潜力。通过了解其算法的ML如何有效，
1个机器学习，高级健康信息学和...
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