जर्नल ऑफ़ मेडिकल डायग्नोस्टिक मेथड्स
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रोग का शीघ्र पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग और ब्लॉकचेन का समन्वय: कोविड-19 निदान पर केंद्रित अध्ययन

जयेन्द्र एस. जाधव

आधुनिक स्वास्थ्य सेवा में प्रारंभिक बीमारी का पता लगाना एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, क्योंकि यह रोगी के निदान, स्वास्थ्य सेवा लागत और समग्र सार्वजनिक स्वास्थ्य को काफी हद तक प्रभावित कर सकता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जटिल चिकित्सा डेटा स्रोतों, जैसे कि रोगी रिकॉर्ड, नैदानिक ​​​​छवियों और जीनोमिक जानकारी में मौजूद सूक्ष्म पैटर्न, प्रवृत्तियों और भविष्य कहनेवाला कारकों को उजागर करने के लिए अपरिहार्य उपकरण के रूप में काम करते हैं। ब्लॉकचेन तकनीक के साथ मशीन लर्निंग का एकीकरण स्वास्थ्य सेवा में परिवर्तनकारी प्रगति के लिए एक बड़ा अवसर प्रस्तुत करता है। यह दस्तावेज़ LR, RF, GB, SVC और GNB जैसी कई मशीन लर्निंग तकनीकों की जाँच करता है। यह COVID-19 को प्राथमिक केस स्टडी के रूप में पेश करते हुए, सटीक बीमारी का पता लगाने के लिए लक्षणों का विश्लेषण करने में उनकी उल्लेखनीय प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है। क्रॉस-वैलिडेशन के अनुप्रयोग ने प्रदर्शन क्षमताओं का एक परिष्कृत विश्लेषण पेश किया, जिससे पता चला कि रैंडम फ़ॉरेस्ट और ग्रेडिएंट-बूस्टिंग मॉडल विशेष रूप से प्रभावी हैं, जो उनके मेट्रिक्स में एक महत्वपूर्ण संतुलन बनाते हैं, जो उनकी शुरुआत में बीमारियों का विश्वसनीय पता लगाने के लिए महत्वपूर्ण है। इसके अलावा, इन मॉडलों ने अपनी महत्वपूर्ण सटीकता (0.91) और परिशुद्धता (0.92) के साथ, रोगों की शुरुआती पहचान के लिए एक असाधारण उपकरण के रूप में इसकी स्थिति की पुष्टि की। अंततः, मशीन लर्निंग और ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकियों का संयोजन स्वास्थ्य सेवा प्रणालियों की बीमारियों का जल्द पता लगाने और उन्हें प्रबंधित करने की क्षमता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, जिससे बीमारियों के बारे में हमारी समझ बढ़ती है और सार्वजनिक स्वास्थ्य उपायों और रणनीतियों का मार्गदर्शन होता है।