通过对使用机器学习算法诊断传染病的最新研究文章的综述，我们发现大多数文章使用小数据集，结论表明合适的机器学习技术取决于数据集的类型和预期目标。

Jun, 2022

通过机器学习可以定量描述疾病传播模式并准确预测传染性疾病风险，促进疾病预防和控制。

Aug, 2023

计算机辅助诊断是一个快速发展的医学成像研究领域。本文综述了在计算机辅助诊断中应用机器学习和模式识别的算法，以检测包括肝炎、糖尿病、肝病、登革热和心脏疾病在内的多种疾病，以提高疾病检测的精确性和支持决策过程的客观性。

Jul, 2023

该研究通过使用机器学习，特别是结合表格数据，更准确地预测结核病（TB）的治疗结果，将这一预测任务转化为二元分类问题，并通过来自印度国家结核病控制计划的 50 万多个病人记录的数据生成风险评分。数据预处理是该研究的关键组成部分，在验证集上获得了 98% 的召回率和 0.95 的 AUC-ROC 得分。该研究还探索了自然语言处理（NLP）在模型学习中的应用，通过各种指标和消融研究证实了该方法的有效性。研究通过讨论我们的研究对结核病根除工作的潜在影响，并提出了未来的研究方向，展示了机器学习在医疗保健中的潜力。

Mar, 2024

通过分析当前文献，本研究提供了关于机器学习在疾病诊断方面的最新方法和性能指标的深入了解。

Oct, 2023

通过集成预测模型标签与簇医学轨迹的方法，本研究开发了一种创新的方法，可以在模型开发期间预测性的检测到潜在的过度诊断病例，以提供安全的计算机诊断工具使用指南。

Jul, 2021

本文介绍了医学图像分析的概念探索方法，用于自动识别传染病，如结核病和猴痘。提出了一种新的概念发现方法 NMFx，可以在不同的场景下进行监督、非监督和弱监督学习。

Aug, 2022

通过机器学习模型，结合临床和抗生素敏感性测试数据，预测抗生素耐药性，并建立了相关性分析方法

Feb, 2022

本研究的主要目标是使用机器学习技术中的随机森林分类器等方法精确识别阿尔茨海默病，使用其中 30 个指标中的 4 个指标，成功地在近 94% 的病例中识别出该病。

Dec, 2022

我们应用机器学习技术解决急性感染和败血症快速准确诊断和预后的医学需求，通过测量患者血液中 29 种信使 RNA 的丰度作为机器学习的特征，并通过分类器将这些特征转化成直观的检测报告，包括细菌感染、病毒感染和病情严重程度的区分。在内部验证中，该系统在三种疾病诊断（细菌感染、病毒感染或未感染）上实现了 0.83 的 AUROC 值，在疾病严重程度的二元预测上实现了 0.77 的 AUROC 值。该系统已经获得了美国食品药品监督管理局（FDA）的突破性设备认定，本工程手稿介绍了用于将学术研究概念转化为临床产品的标准和新颖机器学习方法，并讨论了相关经验教训。

Jul, 2024