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基于 EDA 的脑卒中预测 - Nandyal
阿纳塔普尔联合大学附属拉吉夫·甘地纪念工程技术学院（自治）。获得 NBA (TIER-I) 和 NAAC of UGC 认证。新德里，获得 A+ 级认可 UGC-DDU KAUSHAL KENDRA NANDYAL-51850 1，（Estd-1995）
基于人工智能的外科手术预测模型...
腹腔镜胆囊切除术 (LC) 是切除胆囊的标准手术。虽然该手术已发展成为一种相对安全且可耐受的日间手术，但有时可能会很困难，并且可能会出现并发症。复杂的胆结石疾病，如胆囊炎或胆结石性胰腺炎，是增加 LC 技术难度的危险因素。虽然可以对手术难度进行术前预测，但围手术期发现可能会令人惊讶。使用基于 AI 的模型了解手术场景的难度对于对手术性能进行基准测试和改进手术室规划非常重要。本研究旨在开发一种深度学习 (DL) 来预测腹腔镜胆囊切除术在特定手术发现上的难度。基于 Nassar 评分使用了难度分级量表。为了训练 DL 网络，从录制的视频中提取了帧。所有帧均标记为“胆囊”难度 1-3 级和“粘连”难度 1-3 级。排除由体外图像组成或胆囊不可见的帧。总共有 26.483 帧。ResNet 用作模型的主干。调整超参数以改善模型结果。多类和二元分类网络都经过了训练。训练用于分类胆囊难度（3 级）的网络比训练用于分类粘连难度的网络表现更好（准确率 74%）。可以对胆囊炎进行分类，准确率为 91%，对简单病例进行分类，准确率为 87%。本研究结果可作为进一步研究 LC 难度分类的起点。这是提高对手术场景理解并为 LC 外科医生提供基准的第一步。
AI驱动的农作物疾病预测和管理系统
AI驱动的农作物疾病预测和管理系统是一种强大的工具，它利用人工智能，机器学习和数据分析来解决农业最重要的疾病管理疾病管理之一。通过利用AI，该系统提供了早期检测，准确的预测和对作物疾病的有效管理，所有这些都会有助于提高农作物产量，降低成本和可持续的农业实践。AI驱动的农作物疾病预测和管理系统的未来是有希望的。随着AI，机器学习，遥感和数据分析的持续进步，这些系统将变得更加准确，高效且用户友好。随着农业行业朝着精确农业和智能农业发展，AI驱动的解决方案将在解决与粮食安全，可持续性和气候变化有关的全球挑战方面发挥关键作用。总而言之，AI驱动的作物疾病预测和
电子商务产品销售预测
电子商务产品销售数据集是一项有价值且全面的数据集合，可提供有关电子商务电子商务平台上出售产品的性能和趋势的见解。此数据集包含大量信息，包括产品详细信息，定价，客户评论，销售量等。分析此数据集可能对寻求了解消费者偏好，优化定价策略并在竞争性的电子商务世界中做出明智的决策的企业，市场研究人员和数据科学家非常有益。随着电子商务在全球市场中不断扩展的覆盖范围和影响，对于希望在在线零售领域蓬勃发展的企业，获得此类数据的访问变得越来越重要。此数据集可以阐明消费者的行为，产品的受欢迎程度和季节性波动，使公司能够微调营销工作，确定利基市场并量身定制产品，以有效地满足客户需求。在这个以数据驱动的决策时代，电子商务产品是一项金矿，可以利用，以增强市场竞争力，推动销售增长，并最终为客户提供所需的产品。
llms用于药物相互作用预测
现代治疗方案中药物组合的增加需要可靠的方法来预测药物相互作用（DDIS）。虽然大型语言模型（LLMS）已重新提到了各个领域，但它们在药物研究中的潜力，尤其是在DDI预测中，仍然在很大程度上没有探索。这项研究通过唯一处理分子结构（微笑），靶生物和基因相互作用数据作为最新药品库数据集的原始文本输入来彻底研究LLMS在预测DDI方面的能力。我们评估了18种不同的LLM，包括专有模型（GPT-4，Claude，Gemini）和开源变体（从1.5B到72B参数），首先评估其在DDI预测中的零击功能。然后我们微调选定的模型（GPT-4，PHI-3.5 2.7b，QWEN-2.5 3B，GEMMA-2 9B和DEEPSEEK R1蒸馏QWEN 1.5B），以优化其性能。我们的全面评估框架包括对13个外部DDI数据集进行验证，并与传统方法（例如L2登记的逻辑回归）进行了比较。微型LLMS表现出卓越的性能，PHI-3.5 2.7b在DDI预测中达到0.978的灵敏度，在平衡数据集中的准确性为0.919（50％正，50％负案例）。此结果代表了用于DDI预测的零射击预测和最新的机器学习方法的改进。我们的分析表明，LLM可以有效地捕获复杂的分子相互作用模式和药物对以共同基因为目标的情况，从而使其成为药物研究和临床环境中实际应用的宝贵工具。
分析心脏病预测系统的作用
心脏病预测在现代医疗保健中起着至关重要的作用。许多研究都致力于使用大量数据集预测心脏病。物联网 (IoT) 环境通过各种传感器生成数据，根据特定参数预测疾病可能性。这些从传感器中提取的参数是我们提出的方法的基础。这项研究介绍了一种集成物联网和机器学习方法的心脏病预测系统，该系统是通过我们自己的实验和验证开发的。物联网环境利用身体传感器网络 (BSN) 收集实时数据，这些数据存储在云服务器上以供分析。使用富含传感器提取参数的合成数据集进行预测。本研究评估了多种机器学习和深度学习算法，强调了它们的有效性。实验结果表明，与传统的机器学习方法相比，深度学习分类技术具有优越性。
使用机器学习的子宫癌预测
子宫癌是最常见的妇科恶性肿瘤之一，对全球妇女构成了重大健康威胁。及时检测和准确的诊断对于有效治疗和提高存活率至关重要。但是，传统的诊断方法通常涉及耗时和资源密集型程序，这可能导致治疗延迟。随着高级计算技术的出现，机器学习（ML）已成为一种变革性方法，提供了强大的工具来分析大型数据集，识别模式并提高医学诊断的预测准确性。本文使用机器学习提出了一个全面的子宫癌预测框架，利用先进的算法来处理临床和病理数据集。这些数据集包括关键属性，例如患者人口统计学，肿瘤特征，遗传标记和组织学亚型。该研究强调了处理缺失值，标准化数据并降低维度的预处理技术，以确保数据集已启动以进行有效学习。该框架结合了一种多模型方法，利用支持向量机（SVM），随机森林和深度学习体系结构来解决医疗数据的多样性。SVM用径向基函数内核实施，以进行稳健分类，而随机森林则采用整体学习来提高模型稳定性并防止过度拟合。此外，具有多个隐藏层和Relu激活功能的深度学习模型旨在捕获数据中的复杂模式。这些模型是使用交叉验证和高参数调整等技术优化的，以实现最佳的预测性能。对有效子宫癌预测系统的需求是由克服诸如数据失衡，患者概况变异性和癌症类型异质性等挑战的需要驱动的。本研究旨在提供可扩展，准确的解决方案，以支持医疗保健专业人员做出明智的决策。此外，它突出了将整合到临床决策支持系统中的潜力，从而实现了实时预测和个性化的治疗计划。通过弥合计算方法和医学应用之间的差距，这项研究有助于肿瘤学中机器学习的不断增长，为早期癌症检测的进步铺平了道路，并改善了患者护理结果。