مشین سیکھنے کا عمل

جدید پرینٹل کی نگہداشت میں گیس‌س‌شل ذیابیطس کا مسئلہ

گیس‌مِن ذیابیطس کی مناسبت سے دُنیا بھر میں تقریباً ۶ سے ۹ فیصد متاثر ہوتی ہے اور اس میں اضافہ ہوتا ہے جبکہ بڑھتی ہوئی عمر اور معدہ میں اضافہ ہو رہا ہے ۔

یہ حقیقت ہے کہ زیادہ تر خواتین کو خطرہ ہے دوسری ٹریمسٹر میں دیر تک غیر لاحق رہتا ہے. معیاری خطرہ-اپنے اوپر مبنی جدید ٹیکنالوجی&mdash؛ جو مادری عمر، جسم کے ماس انڈیکس، خاندانی تاریخ کو ذیابیطس کی طرح سمجھتے ہیں اور جی ڈی ایم کی تاریخ کی وضاحتی طاقت؛

مشین سیکھنے کی مہارت کیسے ظاہر ہوتی ہے کہ وہ اپنے بچوں کو کس طرح سکھا رہا ہے ؟

مشین سیکھنے (ML) روایتی طور پر قابل ذکر تشخیصی طریقوں سے ایک بنیادی روانگی کی نمائندگی کرتا ہے.

کور الغزالی خاندانوں کی ایک کاپی GDM Predication

کئی ایم ایل آرکیٹیکچرز نے ذیابیطس ڈومین میں خاص وعدے کیے ہیں، ہر ایک کے ساتھ الگ قوت کے ساتھ ڈیٹا دستیابی اور انفلیشن مقاصد پر منحصر ہے:

Random Forest and Gradent Bosting ماڈلز: انسمبل درخت پر مبنی ہمیشہ سے GDM کے کاموں میں لافوفی طریقے استعمال کرتے ہیں. ان ماڈلز کو ختم کرکے ڈیٹا غیر فعالی اور خودکار طور پر قبضے میں لایا جاتا ہے. حالیہ مطالعاتی رپورٹ علاقہ جات پہلے عملیاتی خصوصیات کے تحت بنیادی طور پر منفی اقدار کے ساتھ ملاتی ہیں، جنکو حل کرنے کے لیے جمع کیا جاتا ہے، بلڈ پریشر کے ذریعے
Support Vector مشینوں : خرد ڈیٹابیس اور بینکاری کلاس بندی کے مسائل کے لیے مؤثر ثابت ہوتا ہے، SVMs GDM-PECSCS کے معاملات سے الگ شناخت کرتا ہے. جب عملے کے ساتھ مل کر کوئی ماڈل غیر لائن فیصلہ کرنے کی اجازت نہیں دے سکتا
[Neural nets and Delphe and Reduct: جب ہائیڈیز ڈیٹا کی بڑی جِلد دستیاب ہوتی ہے جیسے کہ مسلسل گلوکوز کی نگرانی یا الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈ ڈیٹا کو مکمل حمل کی نگرانی میں استعمال کیا جاتا ہے. Conolotional nergnets کا اطلاق ایسے ضمنی طور پر کیا گیا ہے کہ جن میں مناسب طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔
لیسٹ انورٹر اور انتخابی اوورٹر (LASO) اور ایلٹی نیٹ: یہ باقاعدہ طور پر تیار شدہ تکنیکیں انتخاب اور کوفیتی کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہیں، نئے مریض کے لئے بہتر بنانے والے ماڈلز کو تیار کرتی ہیں. وہ خاص طور پر قابل قدر ہیں جب طالبان اور محدود پیمانے پر کام کرتے ہیں۔

کریڈٹ ڈیٹا کے ذریعے طاقت‌ور ایم‌ایل ماڈلز

کسی بھی مشین سیکھنے والے ماڈل کی کارکردگی بنیادی طور پر تربیتی ڈیٹا کی کیفیت، وسعت اور حجم پر منحصر ہوتی ہے۔جی ڈی ایم اے کی دریافت کے لیے محققین نے کئی ہائی-کل ڈیٹا اقسام کی شناخت کی ہے جو ہمیشہ ماڈل کی درستی کو بہتر بناتے ہیں:

دیموسائی اور انتورپومک کی قابلِ‌رسائی خصوصیات

بیرونی عمر، قبل از وقت جسم ماس انڈیکس، غیر جانبدارانہ وزن حاصل کرنا اور وزن حاصل کرنا سب سے مضبوط انفرادی پیشینگوئیوں میں شامل رہنا. تاہم، ایم ایل ماڈل ان خصوصیات کو آپس میں ملانے سے زیادہ اہمیت حاصل کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، جہاں قدیم ترین بی ایم آئی ایم ایم ایف پر زیادہ تر خواتین کے ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ جڑی بوٹیوں کا سامنا کرتی ہیں، روایتی طور پر مخصوص نیٹ ورک کی اصطلاح کا تقاضا کرتی ہے۔

بائیومککل اور بائیومار پینل

پہلا-ٹرمیئم روزہ گلوکوز، ہیملٹن اے1c، لیپڈ کیمیائی مرکبات (انگریزی: Triglyceridies and High-density Lipotoin College)، سی ریزائی پروٹین جیسے کہ diconic generent اور littledipoinssssssssssss -

الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈ کی معلومات

حمل-مریخی تبدیلی کے علاوہ، عام طبی تاریخ میں قابل قدر خصوصیات ہیں: قبل از وقت ہضم ہونے والی، پولیکسیک ovary ذیابیطس، قبل از وقت مکیکوسمک بچہ حمل حمل حمل حمل، قبل از تاریخ یا metabolitic Memorial، اور خاندانی تاریخ میں قسم دوم کی ذیابیطس کو پہلی بار EHR سے نکالا جاتا ہے اور ان میں سے ملا کر لی گئی اعداد و شمار کی مدد سے،

ڈیٹا نوعیتوں کو حل کرنا

جی ڈی ایم اے کے صحافتی لٹریچر میں کئی ناول ڈاٹا کے ماخذ سامنے آنے لگے ہیں:

CLPLCLINGLMLMMM Mororing Data : [1] حمل سے شروع ہونے والے کلیم کے آثار بہت زیادہ مقدار میں موجود کیمیائی نمونے فراہم کرتے ہیں جو گلشنی عدم توازن، پوسٹ‌انکلشن اور سلفر گلوکوز کے ایسے اجسام ہیں جو روزے کی پیمائش کو بالکل نظرانداز کرتے ہیں۔
Gut Microbiome Compacting: حمل کے دوران ڈرامائی گردش کے تحت متحرک مائیکروسافٹ کا زیر اثر، اور مخصوص ترکیبی میکانیات (constitution)&mdash؛
Metabolomic and Proteomic Profiles: ہائی وے-ایپٹ ماس اسپیس اسپیسٹریس شناخت کرتا ہے سینکڑوں انتہائی تبدیل شدہ ماسوں کی شناخت کرتا ہے جن میں سے اکثر کیلگری جی ڈی ایم تشخیص سے قبل کافی مہینے میں تبدیل ہوتے ہیں۔

کلینکی مشکلات اور انتہائی تکلیف

تحقیقی لٹریچر میں بتائے جانے والے اعلیٰ کارکردگی والے ماڈلز کی کثرت کے باوجود وسیع پیمانے پر شمولیت کا عمل محدود رہتا ہے۔ان کی اشاعتی کارکردگی اور حقیقی دنیا کے معاملات میں خلاء کئی مسلسل مشکلات کی عکاسی کرتا ہے جن کا میدان پتہ لگانا ضروری ہے۔

ڈیٹا پر حکومت اور حکومت

ٹریننگ ایم ایل ماڈلز کو بڑے، مختلف مریض ڈیٹابیس تک رسائی درکار ہے. تاہم، حمل سے متعلقہ صحت معلومات کی سب سے حساس اقسام میں شامل ہے.

ماڈل غیر واضح اور کلینکی ٹرسٹ

صحت کی دیکھ بھال کرنے والے کیمیائی فیصلے کو اچھی طرح سمجھ سکتے ہیں ماڈلوں پر مبنی نہیں سمجھتے. جب کہ حادثاتی طور پر جنگلی ماڈل اور لائنوں کو سمجھنے کے لئے معقول طریقے پیش کرتے ہیں، گہری گہرے نیٹ ورکز اب تک اپاک اینڈڈکو; cepley searchs.&dów; Sapley Edvancies, Local sptins واضح کریں کہ یہ سب سے پہلے خرچ کیا جا رہا ہے.

عام طور پر آبادی

بہت سے شائع شدہ GDMATION ماڈلز کو ہوم‌مین‌دَش پر تربیت دی جاتی ہے ؛ اعلیٰ آمدنی والے ممالک میں تعلیمی میڈیکل سینٹرز سے حاصل کی جاتی ہے ؛ اور جب ان کی کارکردگی مختلف نسلی ، نسلی ، سوس‌وے اور جغرافیائی فرقوں پر عمل کرتی ہے تو اسکے نتائج بالخصوص تاریخی طور پر ، نسلی اور ثقافتی لحاظ سے قابلِ‌غور ہیں ،

کلینکی کام کے ذریعے رابطہ

اگر درست ترین تاریخی ماڈل موجود نہ ہو تو بھی یہ فائدہ نہیں دے سکتا کہ موجودہ سابقہ نگہداشت کے عمل میں دوبارہ داخل ہو جائے۔ اصلی وقت کے مطابق خطرناک اسکور اعداد و شمار کے لیے درکار ہے کہ ماڈل کو EHR کے ذریعے سے دوبارہ حاصل ہو،

صحت کی دیکھ‌بھال کرنے والوں کی عملی ذمہ‌داری

صحت کے نظام کے لیے ایم ایل ایل پر مبنی جی ڈی ایم اے کی منظوری پر غور کرنے سے کئی ثبوتوں پر عمل آوری کے پیش رفت سے مراد انفنٹری کے امکانات بڑھ سکتے ہیں:

پُراسرار ورم‌وعام سے شروع

بیگن نے اس ادارے&rsquo پر تربیتی ماڈلز پر تربیتی نظام ؛ اپنے ہی وجود میں آنے والے تاریخی اعداد و شمار سے اندرونی درستی عمل کا مظاہرہ کیا تاکہ کارکردگی کو یقینی بنایا جا سکے مختلف اوقات میں برقرار رہتا ہے. جب بحالی میٹرکز مختلف اوقات میں غیر مستحکم ہو جائے تو خاموش رہنے کی کوشش کی جا رہی ہو،

تعمیری ٹیمیں

کامیاب عمل میں ڈیٹا سائنس، مادری طب، نرسنگ، صحت اطلاعی اور طبی اخلاقیات کی مدد سے کام کرنے والی ایک ٹیم جو تکنیکی اور کیلیئن کی دونوں ٹیموں میں شامل ہے، ڈیٹا کی کیفیت، کام کی جگہ پر کام کرنے والے نقادوں اور اخلاقی تجزیہ کی شناخت کر سکتی ہے جو خالص تکنیکی ٹیم کے لئے نا معلوم ہوں گے۔

شروع شروع میں تو اِس بات کا اندازہ لگانا چاہئے کہ آیا وہ اپنے کام میں کامیاب رہے گا یا نہیں ۔

مثال کے طور پر ، ایک ایسا نمونہ جسے سابق گلوکوز ٹیسٹ یا زیادہ دیر تک خون کی نگرانی کے لئے استعمال کرنے والے ڈاکٹروں کے پاس ایک فیصلہ‌کُن ہتھیار کے طور پر کام کر سکتے ہیں جس سے فراہم‌کردہ اختیارات کو ختم کرنے کی اجازت ہوتی ہے اور کلینک کو آہستہ آہستہ ٹیکنالوجی کے ساتھ کام کرنے کی اجازت ہوتی ہے ۔

ڈیٹا ڈرافٹ اور ماڈل ڈرائنگ کی نگرانی

صحت کی دیکھ‌بھال کرنے والی تنظیموں کو چاہئے کہ وہ اپنے بچوں کو ایک دوسرے کے ساتھ وقت گزارنے کے لئے تیار کریں ۔ [ فٹ‌نوٹ ]

مستقبل میں تحقیقی کام اور تحقیقی کام

ذیابیطس کی تشخیص اور انتظامیہ تیزی سے جاری ہے جس میں کئی قابلِ‌اعتماد تحقیقی ہدایات ہیں ۔

ملتان فوشن ماڈل

موجودہ ماڈلز ایک ہی ڈیٹا طرز کی&mdash پر کام کر رہے ہیں؛

ایک خطرناک بیماری

زیادہ تر پیشگوئیی ماڈل ایک مقررہ وقت پر ایک ہی خطرہ کا تجزیہ پیش کرتے ہیں، پہلی ٹریمسٹر یا ابتدائی ترامیم کو شروع میں شامل کرنا. حقیقت میں، خطرہ structions متحرک طور پر جب وہ تیار ہو جاتا ہے. ماڈلز کہ نئے ڈیٹا کو جب وہ تیار ہوتا ہے،

ذاتی طور پر تقسیم

خطرہ ہونے کے علاوہ مستقبل میں ایم ایل سسٹمز کی جانب سے سفارش کر سکتے ہیں کہ جن میں مداخلت کرنے کا سب سے زیادہ امکان ہے وہ اس سے فائدہ حاصل کریں کہ تمام مریض مر جانے والی تبدیلیوں، ورزش کے پروگرام، میٹ فارمز یا انسولین کے ذریعے ہی استعمال کریں، کیوشل مشین سیکھنے کے طریقوں کو استعمال کرنا اور ان کے خلاف مزاحمتی فریم ورکز کو استعمال کرنا؛

ڈیجیٹل ہیلتھ پلیٹ‌فارم سے رابطہ

اسمارٹ فون اطلاقات کی تیاری، قابل عمل عمل عمل ریپرز اور گھریلو گلوکوز کے میناروں کے لیے نئے مواقع پیدا کرتے ہیں

ماہرِنفسیات اے آئی ڈی‌ایم‌ایس‌اے

صحت کی دیکھ بھال میں مصنوعی ذہانت کے کسی بھی اطلاق کے ساتھ ، جی ڈی ایم کیم‌اے‌ایس‌اے کے نمونے اہم اخلاقی سوالات اُٹھاتے ہیں جنہیں عمل‌کشی سے بات‌چیت کرنی چاہئے ۔

الورۃ فی الفقہ و صحت ایصالۃ الفقہیہ۔

اگر آپ کو کوئی خاص معلومات حاصل کرنا ہو تو پھر آپ کو کیا کرنا چاہئے ؟ اگر آپ کو کسی خاص قوم کے ساتھ رابطہ کرنا چاہئے تو پھر آپ کو اِس کے بعد سے پتہ چل جائے گا کہ آپ کے پاس‌ولحاظ کیا ہے اور آپ کو اِس ٹیکنالوجی کے استعمال سے پہلے ہی اِن لوگوں کے لیے درست طریقے سے کام لینا چاہئے ۔

مریض خود کو بہتر طور پر سمجھنے اور مریض خودکار ہونے کی کوشش کرتا ہے

مریضوں کو اس وقت آگاہ کرنا چاہیے جب ایم ایل ایل پر مبنی خطرہ کے تجزیے ان کی دیکھ بھال میں استعمال کیے جا رہے ہیں، بشمول اس میں ماڈل کے کام، اس کے استعمال کے کیا اعداد و شمار اور کیسے کی گئی پیش گوئیوں کو استعمال کیا جاتا ہے. رابطہ مریض کو صابر بناتا ہے اور اعتماد کو مضبوط کرتا ہے، جبکہ ایوواک الجبرامی نظام کو غیر واضح طور پر زیرِ عمل کرنے کے بغیر استعمال کرتا ہے۔

کلینکی معلومات اور شمارندی نا معلوم

جب کوئی ایم ایل ماڈل منفی منفی تفتیشی&mdash پیدا کرتا ہے تو کلاس روم میں ایک مریض کو کم خطرے کے طور پر حل کرنا پڑتا ہے جو بعد میں جی ڈی ایم کو پیچیدہ بناتا ہے ؛ دفاعی نظامات کا آغاز۔

پرینٹل کی دیکھ بھال کا مستقبل انٹلیٹیج پریڈیشن کے ذریعے تعمیر کرنا

مشین سیکھنے کا ایک متبادل موقع فراہم کرتا ہے تاکہ وہ دوبارہ سے ایکشن ماڈل&mdash سے تبدیل ہو سکے؛ جب تک شرط کو مقررہ وقت تک قائم نہ کیا جائے-

باقی مشکلات بنیادی طور پر تنظیمی، اقتصادی اور ثقافتی ہیں. صحت کی دیکھ بھال کے نظام ہیں جو ڈیٹا کی نظامت میں سرمایہ کاری، کثیر التعداد پر عمل آور ٹیموں، صحت کی اصلاحی بحالی کے فوائد اور اخلاقی اصلاحی سرگرمیوں کو بہتر طور پر سمجھنے کے لیے بہتر ہوں گے.

تحقیق کے مطابق ، جب تحقیق‌دانوں نے مختلف آبادیوں میں ہونے والے نئے نئے اعدادوشمار ، اور مختلف اقسام کے ماڈلوں کو دریافت کِیا ہے تو مشین سیکھنے کو ایک معیاری عنصر بننے کی ضرورت ہے ۔