کاربرد الگوریتم های بهینه سازی و تحلیل آماری در تشخیص زودهنگام بیماری های عصبی

تشخیص زودهنگام بیماری های عصبی مانند آلزایمر، نیازمند ابزارهای محاسباتی دقیق و قابل تعمیم است. با این حال، توسعه مدل هایی که بتوانند به طور قابل اتکایی در محیط های بالینی مختلف عملکرد خوبی داشته باشند، همچنان یک چالش باقی مانده است. این پژوهش با هدف نشان دادن نقش حیاتی ریاضیات در مهندسی پزشکی، به توسعه یک مدل تشخیصی قوی برای بیماری آلزایمر می پردازد. رویکرد این پژوهش بر پایه کاربرد سیستماتیک الگوریتم های ریاضی در تمامی مراحل توسعه مدل است. در این مطالعه، از روش های آماری برای تکمیل دادههای گمشده، و از الگوریتم های بهینه سازی مانند حذف بازگشتی ویژگی( 2)rfe برای انتخاب بهینه ویژگی ها استفاده شده است. هسته اصلی مدل، الگوریتم 3 xgboost است که بر مبنای اصول یادگیری مبتنی بر گرادیان عمل می کند تا یک طبقه بند بسیار دقیق ایجاد کند. نتایج نشان داد که این رویکرد به مدلی با دقت ٪ 92.54و 97.77٪ roc auc دست یافت که عملکردی برتر نسبت به مدل های پایه دارد. این یافته ها اهمیت کاربرد اصول ریاضی در مهندسی برای ایجاد سیستم های تشخیصی قابل اعتماد و کارآمد را تایید می کند و نشان می دهد که یک رویکرد جامع می تواند به عملکردی قوی و پایدار منجر شود.