Açıqlanabilir ANFIS-NSGA-II çərçivəsi yaşlı sağlamlıq monitorinqində dəlillər-stratifikasiya olunmuş modul wearable risk birləşməsi üçün

Qalan səhiyyə nəzarətindəki dövrlər müxtəlif sensorlardan, etiketlərdən və vaxt ölçülərindən irəli gələn düşmə, ürək, oksigenləşmə, yuxu, hərəkətlilik, davranış və uzun üfüq neurodegenerativ göstəriciləridir. Bu tədqiqat, modulu xüsusi aktivlik ballarını şərh edilə bilən monitorinq-prioritet indeksinə (MPI) birləşdirən, heterogen riskləri bərabər xəstəlik ehtimalı kimi müalicə etmədən, qeyri-dominasiya edilmiş sıralama genetik alqoritmi-II (ANFIS-NSGA-II) ilə optimallaşdırılmış, sübutlara əsaslanan bir uyğunlaşdırıcı nevron-qəmli inferensiya sistemi təqdim edir. Heç bir sinxronizləşdirilmiş yeddi modalitetli yaşlı yetişkin kohort olmadığı üçün, tam bir birləşmə mexanizmi 240 subyektdən ibarət, müayinə sahəsi ilə indeksləşdirilmiş sintetik bir istinad mərkəzində və 2880 müşahidə pəncərəsində qiymətləndirilir, real məlumat dəstləri modul səviyyəsində sübut və perspektiv təsdiqləmə hədəfləri təmin edir. Tam 37 əvvəldən olan şəbəkə, açıq şəkildə müəyyən edilmiş bir sıralama kriteriyası ilə təlimdən irəli gələn 64 qayda kitabxanasına endirilir və Pareto tərəfindən seçilmiş siyasət 20 aktiv qayda saxlayır. 48 saxlanılan mövzuda dondurulmuş siyasət 0,914 (% -i iştirakçı-klüster başlanğıc CI 0,8710,948), 0,888 (0,8240,935), 0,868 (0,7790,935) həssaslıq və 0,751 (0,6390,832) xüsusiyyətə malik olan alıcı əməliyyat xüsusiyyətləri əngili altında sahə əldə etdi. Cütlük iştirakçı-kluster müqayisələri göstərir ki, lojiistika regresiyası, ümumiləşdirilmiş əlavə model, təsadüfi meşə və keyfiyyət çəkilən bir mənada bütün məzmunlar bir çox müqayisə üçün düzəlişdən sonra təklif olunan modeldən statistik olaraq fərqlənə bilməyən ayrımcılıq deməkdir; təklif olunan model yalnız maksimum risk qaydalarından əhəmiyyətli dərəcədə yaxşıdır. Əməliyyatlar göstərir ki, yalnız 17 məcburi ankar qaydaları seçilmiş siyasətdən (AUROC 0.861) əhəmiyyətli dərəcədə pisdir, ankar tələbinin yumşaldılması optimizerə yalnız 8 qayda ilə əhəmiyyətli dərəcədə daha yüksək ayrı-seçkiliyə nail olmağa imkan verir və keyfiyyətli çəkili marjinallaşma sıfır doldurma ilə yanaşı, signal keyfiyyəti eyni dərəcədə yüksək olduğu halda sadə hesablama ilə yanaşı əhəmiyyətli dərəcədə aşağıdır, alternativlər yalnız keyfiyyət həqiqətən dəyişkən olduqda birləşir. Əlaqə gücünü, qarşılıqlı əlaqənin şəxsiyyətini, etiket səs-küyünü, hədəf funksional ailəsini və müşahidə edilməmiş latent vəziyyətdən irəli gələn aşkarlanma meyilliyinin payını dəyişən senaryon analizi, bildirilən performansın müəlliflərin öz istehsal mexanizminin bərpasını nə qədər əks etdirdiyini kəmiyyətləyir: etiket səs-küy olmadan hədəf yeddi baldan və generatorun subyekt səviyyəsindəki kompensasiyadan asılı olaraq təyinatlıdır, model əsl meyilliyindən hesablanan oraql ayrımçılığının 7298%-ni əldə edir və yalnız 14 senaryonun 1 -də logistika regresiyasını keçirir. Bu səbəbdən, öhdəliklərin öhdəsindən gəlmək üçün təxmin edilən dəqiqlik artması əvəzinə, yoxlanıla bilən, təkrarlana bilən bir bir birləşmə və siyasət seçimi arxitekturasıdır və hər miqyaslı nəticə sintetik məlumatlarda bir konsepsiya sübutı metodoloji tapıntıdır. Klinik istifadədən əvvəl klinik müayinə ilə sinxronlaşdırılmış multimodal təsdiqlənmə hələ də lazımdır.

Reprodüserlik paketində icra edilə bilən tədqiqat-təkrarlanma boru kəməri, rəqəm nəsli skripti, sabit əsas toxum və ətraf mühit tələbləri, synthetic_fusion_dataset.csv, 64-rule saylı kitabxana, dəstək və töhfə ilə seçilmiş aktiv qaydalar, ilkin və öyrənilmiş üzvlük parametrləri, 30 dəfəlik final Pareto cəbhələri və optimallaşma ümumları, cluster-bootstrap etibar aralıqları, cütlü test statistikası ilə müqayisə nəticələri, qaydalar və itkin modalitet ablasiyası nəticələri, senaryo-analizinin nəticələri, icra zamanı metadatalar, hər rəqəmlərin əsasında olan rəqəm dəyərləri və result_provenance.csv daxildir. Sərt insan məlumatları yenidən paylanmır.

Symbiosis International (Deemed University) tərəfindən açıq giriş maliyyələşdirilməsi. Bu iş üçün xüsusi maliyyə verilməyib.

ECE şöbəsi, KCG Texnologiya Kolleci, Çennai, Tamilnadu, 600097, Hindistan

Symbiosis İnstitut of Technology, Nagpur Campus, Symbiosis International (Deemed University), Pune, Hindistan

ECE şöbəsi, Vel Tech Rangarajan Dr Sagunthala Elm və Texnologiya İnstitutunun, Avadi, Çennai, Tamilnadu, 600062, Hindistan