Lr

LLRN: ELAS-RNN을 사용한 LRR 예측을 위한 기계 학습 알고리즘

LRR(나종성 반응성 질환)은 신체의 노출된 부위, 특히 얼굴, 목, 손에 수포와 궤양이 형성되는 것이 특징인 만성 감염성 피부질환입니다. 이 질병은 일반적으로 나병균(Mycobacterium leprae)에 의해 발생하며 장애나 사망과 같은 심각한 합병증을 유발할 수 있습니다. LRR을 진단하고 치료하기 위해 항생제를 사용하지만, 치료 효과가 항상 높은 것은 아닙니다. 연구자들은 이제 기계 학습 알고리즘과 신경망을 사용하여 LRR 모델을 만들고 환자 검사 결과를 기반으로 치료 결과를 예측하고 있습니다. 우리가 제시하는 작업은 환자 데이터 및 검사 결과 분석을 기반으로 LRR의 존재를 예측할 수 있는 기계 학습 모델을 만드는 데 중점을 두고 있습니다. 이번 연구는 뉴욕대학교 기계학습연구소에서 진행됐다.

저자들은 2016년부터 2020년 사이에 콜로라도 병원에서 검사를 받은 LRR 진단을 받은 200명 이상의 환자의 데이터세트를 사용했습니다. 데이터에는 연령, 체중, 전반적인 건강 상태, ELAN(유럽 전염병 나병 감시 시스템)이라는 의료 테스트 결과를 포함한 환자 정보가 포함되었습니다. 이 검사는 혈액 내 헤모글로빈 함량과 피부 조직 내 박테리아 존재 여부를 측정합니다. 이 테스트는 LRR의 존재에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 각 환자는 LRR을 가지고 있거나 산발성 나병 요소를 가지고 있는 것으로 분류되었습니다.

데이터 분석을 위해 저자는 신경망 모델링과 정보 순위를 결합하여 훈련된 ELAS-RRN(Entropy Bayesian LEPRA) 기계 학습 알고리즘을 사용했습니다. ELAS는 엔트로피 머신러닝을 적용하여 엔트로피를 얻습니다.

림프종 재발성 근치 재건(CCR)으로도 알려진 나병 반응(LR)은 암 치료에 사용되는 맞춤형 치료법의 한 형태입니다. 이 치료법의 목표는 개인별 맞춤형 치료 방법을 통해 환자에게 최상의 결과를 얻는 것입니다.

여기에는 환자의 종양 세포를 피부에서 외과적으로 제거하고 걸러낸 후 다양한 분석 테스트를 거쳐 암 치료에 사용할 치료 요법, 약물 및 약물을 결정하는 작업이 포함됩니다. 종양 분석을 바탕으로 의사는 개별적으로 치료 전략을 선택하고 환자의 유전적 특성과 기타 특성을 바탕으로 특정 치료법을 처방합니다.

LR 치료의 결과는 다양할 수 있습니다. 질병의 진단과 유형에 따라 치료에는 줄기세포 이식, 화학요법, 방사선 요법이 포함될 수 있습니다.

백반증(이전의 나병종 반응 또는 나병)은 기관 조직이 손상된 부위에서 발생하는 질병입니다. Lr은 대개 면역력이 약한 사람과 만성 질환이 있는 사람에게서 발생합니다. 이는 붉고 두꺼운 피부 반점으로 나타납니다. 그래서 "잎 녹병"이라고 불리는 것입니다. 라틴어나 다른 외국어로 된 용어에 대해 이야기하는 경우 "lr"로 지정된 특별한 약어가 있습니다. 유사한 약어가 치과에도 존재합니다. "lt"는 치과 결찰(dental ligation)을 나타냅니다. 이 두문자어는 외관상 매우 유사한 질병을 의미하기도 합니다.

백반증에는 다양한 종의 변이가 있습니다. 이 질병은 처음에는 특정 포유동물에 존재했으나 나중에 환경으로 퍼지기 시작했습니다. 따라서 위 점막 표면에서 이러한 반응을 볼 수 있습니다. 이것은 소위 단순 나병입니다. 질병 진행의 첫 번째 날에는 질병이 치아에 영향을 미칩니다. 나중에 발달하면 입술이나 눈꺼풀의 피부가 약간 붉어집니다. 다양한 조건에서 궤양이 조직에 나타날 수 있습니다. 얼핏 보면 입에 난 상처나 벌레 물림이나 조직 마찰로 인해 받은 일반적인 상처로 착각할 수 있다. 또한 어떤 경우에는 허리, 가슴 또는 팔뚝 안쪽의 피부에 질병이 나타날 수 있습니다. 이 질병의 원인은 가정용 식기나 수저를 사용하여 신체에 감염되는 것입니다. 일반적으로 이 병리는 매우 고통스럽고 시기적절한 치료가 필요합니다. 그것 없이는 신체가 고통을 받고 생명을 위협하는 합병증을 겪을 수 있습니다.