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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 1,512 - 1,523 (12page)
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Artificial intelligence application in digital health care has been increasing with its development of artificial intelligence. The convergence of the healthcare industry and information and communication technology makes the diagnosis of diseases more simple and comprehensible. From the perspective of medical services, its practice as an initial test and a reference indicator may become widely applicable. Therefore, analyzing the factors that are the basis for existing diagnosis protocols also helps suggest directions using artificial intelligence beyond previous regression and statistical analyses. This paper conducts essential diagnostic prediction learning based on the analysis of blood cancer factors reported previously. Blood cancer diagnosis predictions based on artificial intelligence contribute to successfully achieve more than 90% accuracy and validation of blood cancer factors as an alternative auxiliary approach.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 이론
3. 제안한 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (33)
참고문헌 신청
F. Jiang, Y. Jiang, H. Zhi, Y. Dong, H. Li, and S. Ma, et al., “Artificial Intelligence in Healthcare: Past, Present and Future,” Stroke and Vascular Neurology, Vol. 2, Issue 4, e000101, 2017.
J. Wiens and E.S. Shenoy, “Machine Learning for Healthcare: on The Verge of a Major Shift in Healthcare Epidemiology,” Clinical Infectious Diseases, Vol. 66, Issue 1, pp. 149-153, 2018.
T. Davenport and R. Kalakota, “The Potential for Artificial Intelligence in Healthcare,” Future Healthcare J ournal. Vol. 6, No. 2, pp. 94-98, 2019.
H. Long, S.-H. Lee, S.-G. Kwon, and K.-R. Kwon, “A Deep Learning Method for Brain Tumor Classification Based on Image Gradient,” J ournal of Korea Multimedia Society, Vol. 25, No. 8, pp. 1233-1241, 2022.
A. Kosvyra, C. Maramis, and I. Chouvarda, “Developing an Integrated Genomic Profile for Cancer Patients with The Use of NGS Data,” Emerging Science Journal, Vol. 3, No. 3, pp. 157-167, 2019.
J. Wiens and E.S. Shenoy, “Machine Learning for Healthcare: on The Verge of a Major Shift in Healthcare Epidemiology,” Clinical Infectious Diseases, Vol. 66, Issue 1, pp. 149-153, 2018.
T. Davenport and R. Kalakota, “The Potential for Artificial Intelligence in Healthcare,” Future Healthcare J ournal. Vol. 6, No. 2, pp. 94-98, 2019.
H. Long, S.-H. Lee, S.-G. Kwon, and K.-R. Kwon, “A Deep Learning Method for Brain Tumor Classification Based on Image Gradient,” J ournal of Korea Multimedia Society, Vol. 25, No. 8, pp. 1233-1241, 2022.
A. Kosvyra, C. Maramis, and I. Chouvarda, “Developing an Integrated Genomic Profile for Cancer Patients with The Use of NGS Data,” Emerging Science Journal, Vol. 3, No. 3, pp. 157-167, 2019.
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