एसएआर चीन के हांगकांग विश्वविद्यालय के जॉन एडियो द्वारा किए गए एक नए अध्ययन के मुताबिक, मुंह के कैंसर और अन्य संभावित घातक बीमारियों के जोखिम की भविष्यवाणी करने के लिए एक मशीन लर्निंग-आधारित मंच लक्ष्य है।
तीन अंशांकित दंत चिकित्सकों द्वारा संभावित रूप से एक समुदाय-आधारित स्क्रीनिंग कार्यक्रम के 1467 प्रतिभागियों के बीच दृश्य मौखिक परीक्षा (वीओई) की गई थी।
प्रत्येक व्यक्ति की स्थिति को मौखिक कैंसर / ओपीएमडी के लिए सकारात्मक / नकारात्मक के रूप में परिभाषित किया गया था और सकारात्मक स्थिति के लिए एपिथेलियल डिस्प्लेसिया (ईडी) और स्क्वैमस सेल कार्सिनोमा (एससीसी) की हिस्टोलॉजिक पुष्टि की गई थी।
नकारात्मक जांच करने वालों की अनुवर्ती स्थिति की निगरानी राज्य से जुड़े इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड के माध्यम से की गई थी।
जनसांख्यिकी, आदतन, जीवन शैली और पारिवारिक जोखिम कारकों पर जानकारी प्राप्त की गई और एक मॉनिटर का उपयोग करके कार्बन मोनोऑक्साइड के स्तर (पीपीएम में) समाप्त हो गए।
इनपुट फीचर (n=40) और हिस्टोलॉजिक डायग्नोसिस का उपयोग 12 मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को पॉप्युलेट करने के लिए किया गया था, जिसमें 80:20 ट्रेन-टेस्ट स्प्लिटिंग डेटा को विकास के दौरान बेतरतीब ढंग से लागू किया गया था।
10-गुना क्रॉस-सत्यापन के साथ पुनरावर्ती सुविधा उन्मूलन का उपयोग फीचर चयन के लिए किया गया था, जबकि सिंथेटिक-अल्पसंख्यक-ओवरसैंपलिंग-तकनीक संपादित-निकटतम-पड़ोसी के साथ वर्ग असंतुलन सुधार के लिए लागू किया गया था।
इष्टतम मॉडल चयन के लिए उपयोग किए गए मैकनेमर के परीक्षण का उपयोग करते हुए आउटपुट की तुलना के साथ अप्रयुक्त 20 प्रतिशत डेटा के साथ आंतरिक सत्यापन किया गया था प्रदर्शन मेट्रिक्स में रिकॉल, विशिष्टता और एफ 1-स्कोर शामिल थे।
अध्ययन ने प्रदर्शित किया कि मशीन लर्निंग मुंह के कैंसर के जोखिम की भविष्यवाणी करने के लिए एक सफल उपकरण है और इसे अवसरवादी और संगठित स्क्रीनिंग में ‘जोखिम वाले लोगों’ की पहचान करने के लिए लागू किया जा सकता है।