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IDH+CKD研究發想 - Coggle Diagram
IDH+CKD研究發想
研究現況
資料集的使用
Chronic Kidney Datasets in UCI Dataset
健保資料庫
伊拉克某家醫院的臨床資料
方法學的使用
Feature Selection
Decomposition
Model
Decision Tree
Random Forest
XGBoost
LightGBM
Artificial Neural Network
CNN
RNN-based
研究價值的證明
實驗許多機器學習演算法
發現哪些變數會對模型預測有影響
以開發階段研究出高準確度的模型證實對 CKD 診斷有幫助
研究突破口
資料集的使用
不同開放資料的整合
醫院的臨床資料
方法學的使用
實驗設計
AutoML
Explainable AI
研究價值
推論出場域使用階段模型準確概況
找出影響病人 CKD 的重要因子
給予病患改善生活習慣的指引
具體研究方向
整合不同開放資料以模擬聯邦學習
透過 AutoML 建立高準確度的預測模型
不同預測期數下，影響預測結果重要的變數是否有差異