工程师Lead,Elevance Health Inc,弗吉尼亚州里士满摘要AI正在彻底改变医疗保健,其变革性应用从疾病诊断和预测分析到个性化医学和运营效率。机器学习算法可以分析复杂的数据集,以发现以前无法实现的模式和见解。云计算通过提供可扩展的基础架构,使大量医疗保健数据的存储和处理进一步扩大了这项革命。但是,这种AI和云技术的协同作用也引入了关键挑战,尤其是在敏感医疗保健信息的安全性和隐私方面。平衡对创新的需求与数据保护的必要性已成为医疗保健提供者,云供应商和监管机构的紧迫关注。本文探讨了AI的进步及其对数据安全的影响,尤其是对医疗保健的影响。关键字:医疗保健,数据安全,AI,数据隐私,云计算,AI,机器学习监管格局和合规性医疗保健行业在旨在保护患者隐私并确保数据安全的严格监管框架内运作。随着AI和云技术变得更加深入地整合到医疗保健系统中,遵守这些法规变得越来越复杂,要求组织在维持运营效率的同时实施强大的安全措施。它要求严格控制数据访问,存储和传输,要求组织实施管理,物理和技术保障。促进执法的一些关键监管机构包括:健康保险可移植性和问责制法(HIPAA):1996年颁布,HIPAA在美国制定了国家保护患者健康信息(PHI)的国家标准。存储或流程医疗保健数据的云提供商必须遵守HIPAA安全规则,其中包括:
摘要 脑卒中是一种脑部血液突然停止流动,脑细胞因缺氧和营养物质不足而死亡的疾病。脑卒中与主要与当今生活方式相关的风险因素有关,包括高“血糖水平、心脏病、肥胖和糖尿病”等代谢综合征。本研究使用机器学习算法开发了脑卒中预测模型:“逻辑回归 (LR)、随机森林 (RF) 和 K-最近邻 (KNN)”。上述研究所需的数据集来自 Harvard Dataverse 存储库。该数据集包含“临床、生理、行为、人口统计和历史数据”。在这方面,将通过采用过采样技术(包括“SMOTE、ADASYN 和 ROSE”)来处理类别不平衡问题。本文提出了一种新的混合机器学习模型,将 ADASYN 与随机森林相结合,称为 ADASYN-RF,其中 ADASYN 将对不平衡的数据集进行重新采样,然后将随机森林应用于重新采样的数据。此外,还采用了其他机器学习模型和过采样技术进行比较。令人惊讶的是,ADASYN-RF 模型能够达到本文提到的 99% 的最高检测准确率,证明了其在中风预测方面的有效性。因此,该方法为中风的临床诊断提供了一种廉价而精确的工具。
现有的负担已经很重了——总的来说,我们的受访者在 223 个制度下有报告义务,平均每个制度超过 3 个。短期内,新监管义务的增长可能会放缓——大多数受访者预计 2025 年没有或几乎没有新义务——但重写仍在继续,长期来看,毫无疑问,随着监管机构的不断调整,不断变化的法规将不断发展,许多公司将进入现有或新要求的范围,因此这种报告负担将不可避免地增加。
摘要:在机器学习和数据科学领域中,数据集的不平衡问题提出了一个重大挑战,通常会导致偏见的模型和不准确的预测。这项研究引入了一种旨在减轻数据不平衡影响的新技术,从而增强了各种指标的模型性能。通过严格检查现有的不平衡校正方法,本研究确定了关键差距,并提出了一种创新方法:平衡数据技术(BDT),将不足的采样,过度抽样和算法调整方法结合在一起。在多个不平衡数据集中采用全面的实验设置,与既定方法相比,该技术表现出了卓越的性能,这可以提高准确性,精度和召回分数。本文详细介绍了从理论基础到实际实施和测试的技术的开发过程。这项研究的含义是深远的,为数据不平衡的领域提供了潜在的改进。通过解决这个基本问题,该提出的技术有助于进步更公平,更有效的机器学习模型。
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