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LLRN：使用 ELAS-RNN 进行 LRR 预测的机器学习算法

LRR（肉瘤反应性疾病）是一种慢性传染性皮肤病，其特征是身体暴露部位（尤其是面部、颈部和手部）形成水疱和溃疡。这种疾病通常由麻风分枝杆菌引起，可导致严重的并发症，例如残疾或死亡。抗生素用于诊断和治疗 LRR，但治疗效果并不总是很高。研究人员现在正在使用机器学习算法和神经网络来创建 LRR 模型，并根据患者检查结果预测治疗结果。我们目前的工作重点是创建一个机器学习模型，可以根据患者数据和检查结果的分析来预测 LRR 的存在。该研究是在纽约大学机器学习实验室进行的。

作者使用了 200 多名诊断为 LRR 的患者的数据集，这些患者于 2016 年至 2020 年间在科罗拉多州一家医院接受了检查。这些数据包括患者信息，包括年龄、体重、一般健康状况以及名为 ELAN（欧洲流行病学麻风病监测系统）的医学测试结果。该测试测量血液中的血红蛋白含量以及皮肤组织中细菌的存在情况。该测试可以提供有关 LRR 存在的信息。每个患者都被分类为患有 LRR 或携带散发性麻风病成分。

为了分析数据，作者使用了 ELAS-RRN（熵贝叶斯 LEPRA）机器学习算法，该算法结合神经网络建模和信息排序进行训练。 ELAS应用熵机器学习来获取熵

瘤样反应 (LR)，也称为淋巴瘤复发根治性重建 (CCR)，是一种用于癌症治疗的个性化治疗。该疗法的目标是通过个性化定制的治疗方法为患者取得最佳效果。

它包括通过手术从患者的皮肤中去除肿瘤细胞，将其过滤出来，并对它们进行各种分析测试，以确定使用什么治疗方案、药物和药物来治愈癌症。基于对肿瘤的分析，医生根据患者的遗传和其他特征单独选择治疗策略并为患者开出具体的治疗方案。

LR 治疗的后果可能多种多样。根据疾病的诊断和类型，治疗可能包括干细胞移植、化疗、放射治疗，甚至

白斑（以前称为麻风反应或麻风斑）是一种在器官组织受损部位发生的疾病。 Lr通常发生在免疫力较弱的人以及患有慢性疾病的人身上。它看起来像红色厚皮肤的斑块。这就是为什么它被称为“叶锈病”。如果我们谈论拉丁语或其他外语的术语，那么有一个特殊的缩写词被指定为“lr”。牙科中也存在类似的缩写词，“lt”——代表牙齿结扎。这些首字母缩略词还指的是外观非常相似的疾病。

白斑有许多种变异。这种疾病最初存在于某些哺乳动物中，但后来开始传播到环境中。因此，您可以在胃粘膜表面看到这种反应。这就是所谓的单纯麻风病。在疾病进展的最初几天，疾病会影响牙齿。随后，嘴唇或眼睑的皮肤会出现轻度发红。在不同的条件下，组织中会出现溃疡。乍一看，您可能会将其误认为是口腔伤口或昆虫叮咬或组织摩擦造成的普通伤口。此外，在某些情况下，这种疾病可能出现在下背部、胸部或前臂内侧的皮肤上。这种疾病的原因是通过使用家用餐具或餐具将感染引入体内。通常这种病理是非常痛苦的并且需要及时治疗。没有它，身体就会开始遭受痛苦并遭受危及生命的并发症。