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तपेदिक (टीबी) निदान में डेटा माइनिंग तकनीकों का अनुप्रयोग: मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन न्यूरल नेटवर्क (एमएलपी) और एडेप्टिव न्यूरो-फ़ज़ी इंफ़रेंस सिस्टम (एएनएफआईएस) दक्षता की तुलना

अज़मोस्सादत होसैनी, हामिद मोघद्दसी, रेज़ा रबीई, सारा मोहेबी मुशाई

पृष्ठभूमि: रोग निदान के लिए डेटा माइनिंग तकनीकें तपेदिक (टीबी) सहित विभिन्न रोगों की भविष्यवाणी और नियंत्रण में मदद करती हैं। इस अध्ययन का उद्देश्य टीबी निदान के दो मुख्य मॉडलों की दक्षता की तुलना करना था: एमएलपी (मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन न्यूरल नेटवर्क) और एएनएफआईएस (एडेप्टिव न्यूरो-फ़ज़ी इंफ़रेंस सिस्टम) ताकि यह पता लगाया जा सके कि तपेदिक का पता लगाने में कौन सा डेटा-माइनिंग-आधारित मॉडल अधिक कुशल है।

सामग्री और विधियाँ: इस विश्लेषणात्मक अध्ययन में, डेटाबेस का उपयोग फेफड़े और श्वसन रोगों के लिए एक विशेष अस्पताल में भर्ती मरीजों के लिए किया गया था। डेटाबेस में 1159 रिकॉर्ड शामिल थे, जिनमें से 599 रिकॉर्ड टीबी संक्रमित रोगियों के थे और 560 रिकॉर्ड गैर-संक्रमित रोगियों के थे। रोग के निदान पर प्रभावी 13 कारकों की मदद से और टीबी रिकॉर्ड के सेट का उपयोग करके, एमएलपी और एएनएफआईएस के दो मॉडलों का परीक्षण और मूल्यांकन किया गया। अंत में, अनुपात परीक्षण का उपयोग करके, दो मॉडलों की तुलना उनके एयूसी मूल्यों के आधार पर की गई ताकि यह देखा जा सके कि कौन सा मॉडल अधिक कुशल है। दोनों मॉडलों की संवेदनशीलता, विशिष्टता, सटीकता और आरएमएसई की भी तुलना की गई।

परिणाम: MLP की दक्षता 0.9921 थी और ANFIS की दक्षता 0.8572 थी। MLP की संवेदनशीलता, विशिष्टता, सटीकता और RMSE क्रमशः 93.50%, 94.80%, 94.30% और 0.1788 दर्ज की गई। ANFIS के लिए ये मान क्रमशः 79.60%, 92.60%, 85.63% और 0.3345 के बराबर थे। इन परिणामों के अनुसार, MLP और ANFIS मॉडल (p-value˂0.0001) के दक्षता स्तरों के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर था।

निष्कर्ष: एमएलपी ने एएनएफआईएस की तुलना में उच्च एयूसी मान का संकेत दिया। परिणामों ने एमएलपी के लिए उच्च संवेदनशीलता, विशिष्टता और सटीकता लेकिन कम आरएमएसई भी दिखाया। कुल मिलाकर, टीबी निदान के लिए एमएलपी एएनएफआईएस से बेहतर साबित हुआ।