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摘要：机器学习（ML）通过启用预测分析，个性化治疗和改善患者预后来改变医疗保健。但是，传统的ML工作流通常需要专业技能，基础设施和资源，从而限制了许多医疗保健专业人员的可访问性。本文探讨了BigQuery ML云服务如何帮助医疗保健研究人员和数据分析师使用SQL构建和部署模型，而无需高级ML知识。我们的结果表明，增强的树模型在三种模型中达到了最高的性能，使其对糖尿病预测非常有效。BigQuery ML直接将预测分析整合到其工作流程中，以告知决策并支持患者护理。我们通过使用糖尿病健康指标数据集对糖尿病预测的案例研究揭示了这种能力。我们的研究强调了BigQuery ML在民主化机器学习中的作用，从而使更快，可扩展和有效的预测分析能够直接增强医疗保健决策过程。这项研究旨在通过提供对BigQuery ML功能的详细见解，弥合先进的机器学习与实用医疗保健分析之间的差距。通过在现实世界中的案例研究中展示其实用性，我们强调了它的潜力，可以简化复杂的工作流程并扩大对医疗保健专业人员的广泛受众的预测工具的访问。
用bigquery ml
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