<!1,2023090318:21:32>
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0//EN" "http://www.w3.org/TR/REC-html40/strict.dtd">
<html><head><meta name="qrichtext" content="1" /><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /><style type="text/css">
p, li { white-space: pre-wrap; }
</style></head><body>
<p style=" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;">‎\chapter*{پیش‌گفتار}‎</p>
<p style=" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;">‎%\addcontentsline{toc}{chapter}{پیش‌گفتار}‎</p>
<p style="-qt-paragraph-type:empty; margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;"></p>
<p dir='rtl' style=" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;">یادگیری ماشینی زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که بر توسعه و کاربرد الگوریتم‌ها و مدل‌هایی تمرکز می‌کند که رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا یاد بگیرند و بر اساس داده‌ها پیش‌بینی کنند. به دلیل توانایی آن در استخراج بینش ها و الگوهای ارزشمند از مجموعه داده های پیچیده و بزرگ، توجه و محبوبیت قابل توجهی در صنایع مختلف به دست آورده است.‎‎‎</p>
<p dir='rtl' style=" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;">از آنجایی که یادگیری ماشین ذاتا مبتنی بر داده است، داده ها در هسته اصلی یادگیری ماشین قرار دارند. هدف یادگیری ماشینی طراحی روش‌شناسی با هدف کلی برای استخراج الگوهای ارزشمند از داده‌ها‏‏، به‌طور ایده‌آل بدون تخصص زیاد و در حوزه خاص می‌باشد.</p>
<p style=" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;"> </p>
<p style="-qt-paragraph-type:empty; margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;"></p>
<p dir='rtl' style=" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;">تکنیک های یادگیری ماشین انقلابی در زمینه های مختلف از جمله پیش‌بینی بیماری و مراقبت‌های بهداشتی ایجاد کرده است. این تکنیک ها از الگوریتم ها و مدل های آماری برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ، شناسایی الگوها و پیش بینی‌های دقیق استفاده می‌کنند. با استفاده از این روش‌های محاسباتی پیشرفته، متخصصان مراقبت‌های بهداشتی می‌توانند بینش‌های ارزشمندی در مورد روند بیماری، عوامل خطر، تشخیص و برنامه‌های درمانی به دست آورند. ‎‎‎‎‎‎‎‎تکنیک های یادگیری ماشینی این پتانسیل را دارند که با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و تجزیه و تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی بیماری را متحول کنند. این تکنیک‌ها مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده را تجزیه و تحلیل می‌کنند و پیش‌بینی‌های دقیق، برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی شده و استراتژی‌های مدیریت سلامت جمعیت هدفمند را ممکن می‌سازند.‎‏ </p>
<p style="-qt-paragraph-type:empty; margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;"></p>
<p dir='rtl' style=" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;">با این حال، چالش‌هایی مانند تفسیرپذیری مدل‌های پیچیده و سوگیری‌های الگوریتم باید برای پذیرش گسترده مورد توجه قرار گیرند.با غلبه بر این چالش ها، یادگیری ماشین می‌تواند به طور قابل توجهی نتایج مراقبت‌های بهداشتی را بهبود بخشد و منجر به پیش‌بینی دقیق‌تر و پیشگیری بیماری شود. با ادامه پیشرفت‌ها در یادگیری ماشین، انتظار می‌رود مراقبت از بیمار و سلامت جمعیت از این رویکردهای نوآورانه بهره‌مند شوند.</p>
<p style=" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;">‎‎\section{‎‏تاریخچه‌ی یادگیری ماشین‏‏}‎‎</p>
<p dir='rtl' style=" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;">تکنیک های یادگیری ماشین‎ ‎‎$ML‎‎$‎ به یک نقطه مورد توجه در تحقیقات پزشکی تبدیل شده است. ‎$‎ML‎$ روش‌ها، تکنیک‌ها و ابزارهایی را برای کمک به روشن شدن مسائل تشخیص و پیش‌آگاهی در حوزه‌های پزشکی ارائه می‌کند. ‎$‎ML‎$‎ برای تجزیه و تحلیل اهمیت پارامترهای بالینی و ترکیب آنها برای پیش آگهی استفاده می شود، به عنوان مثال، پیش بینی پیشرفت بیماری، استخراج دانش پزشکی برای تحقیقات نتیجه، برنامه ریزی درمانی و پشتیبانی، و مدیریت کلی بیمار ‎‏و غیره [13].‎</p>
<p dir='rtl' style=" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;">الگوریتم‌های نظارت‌شده ‎$ML‎‎$‎ نوعی تکنیک ‎$ML‎‎$‎ هستند که می‌توانند با توجه به آنچه قبلاً آموخته‌اند برای به دست آوردن داده‌های جدید با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده و برای پیش‌بینی رویدادها یا برچسب‌های آینده استفاده شوند. مطالعات زیادی با استفاده از تکنیک های نظارت شده ‎$ ML‎‎$‎ در حوزه های مختلف پزشکی انجام شده است که به شرح زیر می‌باشد. </p>
<p dir='rtl' style=" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;">در سال 2016، پیش‌بینی مشترک مبتنی بر نمودار برچسب کلاس و نمرات بالینی بیماری آلزایمر توسط یو و همکاران ارائه شد. [15].</p>
<p dir='rtl' style=" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;">بعدی در سال 2017، زو و همکاران. در [18] یک روش جدید انتخاب ویژگی منظم سازی رابطه ای برای ترکیب رگرسیون و طبقه بندی در تشخیص آلزایمر مطالعه کرده اند.</p>
<p dir='rtl' style=" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;">یک مدل رگرسیون لجستیک برای تشخیص بیماری قلبی توسط کومار و همکاران استفاده شد. [11].</p>
<p dir='rtl' style=" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;">باتیستا در [1] مدل رگرسیون رشد لجستیک را مطالعه کرد که عبارت است از</p>
<p dir='rtl' style=" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;">برای تخمین اندازه نهایی اپیدمی کرونا استفاده می شود.</p>
<p dir='rtl' style=" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;">یک رویکرد مبتنی بر‎‏ ‎‎$ML‎‎$‎ مانند‏ ‎$K‎‎$‎-نزدیک‌ترین همسایگان، ماشین‌های ‎‎‏بردار پشتیبانی و درخت‌های تصمیم‌گیری برای طبقه‌بندی بیماری‌های قلبی پیشنهاد کرد [12].</p>
<p dir='rtl' style=" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;">در سال 2022، ایوندی و همکاران. از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل و پیش‌بینی سلامت $COVID-19‎ ‎‎$‎ استفاده کرد [10].</p>
<p dir='rtl' style=" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;">دریتساس و همکاران [4]، در سال 2023، با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشینی تحت نظارت، خطر بیماری کبدی را پیش‌بینی کرد. در سال 2023، از تکنیک های یادگیری ماشینی برای پیش بینی مرگ و میر در بیماران سرطانی ریه </p>
<p dir='rtl' style=" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;"> توسط هوانگ و همکاران [8] استفاده شد.</p>
<p dir='rtl' style=" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;">بسیاری از محققان‏ از ‎$‎KNN‎‎‎‎‎$‎‏  ‎‎‎‎‎  [5، 9، 12] ‎‎‎‎‎و رگرسیون لجستیک [5، 11] برای پیش‎‏‌بینی پیامدهای بیماری استفاده کرده اند [11، 12]. این روش ها مشکلات خاص خود را دارند. به عنوان مثال، در روش ‎$KNN‎ ‎$‎، یک ‎$K‎‎$‎ مناسب را می توان به صورت تجربی برای کل نمونه های مجموعه داده به دست آورد، که ممکن است برای سایر مجموعه های داده کارایی نداشته باشد. همچنین در مدل رگرسیون لجستیک، احتمال تعلق به برخی داده ها نزدیک به 1/2 است که می تواند باعث پیش بینی نادرست در طبقه بندی داده ها شود.</p>
<p dir='rtl' style=" margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;"> %روش ما برای غلبه بر این مشکل، استفاده از ایده های هر دو مدل ‎$ML‎‎$‎ مبتنی بر احتمال و مبتنی بر فاصله است. برای این منظور، با محاسبه پارامترهای رگرسیون لجستیک، داده ها را به فضای دیگری تبدیل می کنیم که ویژگی ها با توجه به اهمیت آنها وزن دهی می شوند. داده‌ها را به فضای دیگری تبدیل می‌کنیم که در آن ویژگی‌ها با توجه به اهمیتشان وزن می‌شوند. سپس یک تابع فاصله جدید را معرفی می کنیم به طوری که یک نقطه پرس و جو در داخل محله ای که مرکز آن نقطه پرس و جو و شعاع آن فاصله جدید است پیش بینی می شود. ساختار این مقاله به شرح زیر است. در بخش 2، رگرسیون لجستیک به طور خلاصه توضیح داده شده است. بخش 3 راه حل روش شناسی را ارائه می دهد. همچنین در بخش 4 ایده پارتیشن بندی به روش پیشنهادی برای کاهش زمان ‎$‎CPU‎$‎ اضافه شده است. در نهایت، در بخش 5 نتایج تحقیقات تجربی را ارزیابی کردیم.</p>
<p style="-qt-paragraph-type:empty; margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;"></p>
<p style="-qt-paragraph-type:empty; margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;"></p>
<p style="-qt-paragraph-type:empty; margin-top:0px; margin-bottom:0px; margin-left:0px; margin-right:0px; -qt-block-indent:0; text-indent:0px; -qt-user-state:0;"></p></body></html>