Lr

LLRN: ELAS-RNN を使用した LRR 予測のための機械学習アルゴリズム

LRR (らい反応性疾患) は、体の露出部分、特に顔、首、手での水疱や潰瘍の形成を特徴とする慢性感染性皮膚疾患です。この病気は通常、らい菌によって引き起こされ、障害や死亡などの重篤な合併症を引き起こす可能性があります。 LRRの診断と治療には抗生物質が使用されますが、治療効果は必ずしも高いとは限りません。研究者たちは現在、機械学習アルゴリズムとニューラルネットワークを使用してLRRモデルを作成し、患者の検査結果に基づいて治療結果を予測しています。私たちが紹介する研究は、患者データと検査結果の分析に基づいて LRR の存在を予測できる機械学習モデルの作成に焦点を当てています。この研究はニューヨーク大学機械学習研究所で実施されました。

著者らは、2016年から2020年の間にコロラド州の病院で検査を受け、LRRと診断された200人以上の患者のデータセットを使用した。データには、年齢、体重、一般的な健康状態、ELAN（ヨーロッパ疫学的ハンセン病監視システム）と呼ばれる医療検査の結果などの患者情報が含まれていました。この検査では、血液中のヘモグロビン含有量と皮膚組織内の細菌の存在を測定します。このテストにより、LRR の存在に関する情報が得られます。各患者は、LRR を有するか、または散発性ハンセン病要素を保有していると分類されました。

データを分析するために、著者らは、ニューラル ネットワーク モデリングと情報ランキングの組み合わせでトレーニングされた ELAS-RRN (エントロピー ベイジアン LEPRA) 機械学習アルゴリズムを使用しました。 ELAS はエントロピー機械学習を適用してエントロピーを取得しました

ハンセン病反応 (LR) は、リンパ腫再発性根治的再建術 (CCR) としても知られ、がんの治療に使用される個別化療法の一種です。この治療の目標は、個別に調整された治療方法を通じて患者にとって最良の結果を達成することです。

これには、患者の腫瘍細胞を皮膚から外科的に除去し、濾過して取り除き、がんを治すためにどのような治療法、薬剤、薬剤を使用するかを決定するためにさまざまな分析検査を行うことが含まれます。腫瘍の分析に基づいて、医師は個別に治療戦略を選択し、患者の遺伝的特性やその他の特性に基づいて特定の治療法を処方します。

LR 治療の結果はさまざまです。診断と病気の種類に応じて、治療には幹細胞移植、化学療法、放射線療法、さらには

白板症（以前はらい腫反応またはらい斑症）は、臓器組織の損傷部位で発症する病気です。 Lrは通常、免疫力の弱い人や慢性疾患を患っている人に発生します。それは赤く厚い皮膚の斑点として現れます。そのため「葉さび」と呼ばれています。ラテン語やその他の外国語の用語について話している場合、「lr」と呼ばれる特別な頭字語があります。同様の頭字語が歯科にも存在し、「lt」は歯の結紮を表します。これらの頭字語は、外観が非常に似ている病気も指します。

ロイコプラキアには多くの種のバリエーションがあります。この病気は当初、特定の哺乳類に存在していましたが、後に環境に広がり始めました。したがって、胃の粘膜の表面にこの反応が見られます。いわゆる単純性ハンセン病です。病気の進行の最初の数日間、病気は歯に影響を与えます。その後の発達では、唇やまぶたの皮膚が軽度の発赤に達します。さまざまな条件下で、組織に潰瘍が発生する可能性があります。一見すると、口の傷や、虫刺されや組織のこすれによってできた普通の傷と間違われる可能性があります。また、場合によっては、この病気が腰、胸、前腕の内側の皮膚に現れることもあります。この病気の原因は、家庭用の食器やカトラリーの使用による体内への感染です。通常、この病状は非常に痛みを伴い、タイムリーな治療が必要です。それがなければ、体は苦しみ始め、生命を脅かす合併症に苦しむ可能性があります。