![](/images/graphics-bg.png)
The Use of Machine Learning Approaches for the Diagnosis of Acute Appendicitis
المؤلفون المشاركون
Akmese, Omer F.
Dogan, Gul
Kor, Hakan
Erbay, Hasan
Demir, Emre
المصدر
Emergency Medicine International
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-04-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Acute appendicitis is one of the most common emergency diseases in general surgery clinics.
It is more common, especially between the ages of 10 and 30 years.
Additionally, approximately 7% of the entire population is diagnosed with acute appendicitis at some time in their lives and requires surgery.
The study aims to develop an easy, fast, and accurate estimation method for early acute appendicitis diagnosis using machine learning algorithms.
Retrospective clinical records were analyzed with predictive data mining models.
The predictive success of the models obtained by various machine learning algorithms was compared.
A total of 595 clinical records were used in the study, including 348 males (58.49%) and 247 females (41.51%).
It was found that the gradient boosted trees algorithm achieves the best success with an accurate prediction success of 95.31%.
In this study, an estimation method based on machine learning was developed to identify individuals with acute appendicitis.
It is thought that this method will benefit patients with signs of appendicitis, especially in emergency departments in hospitals.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Akmese, Omer F.& Dogan, Gul& Kor, Hakan& Erbay, Hasan& Demir, Emre. 2020. The Use of Machine Learning Approaches for the Diagnosis of Acute Appendicitis. Emergency Medicine International،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1159094
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Akmese, Omer F.…[et al.]. The Use of Machine Learning Approaches for the Diagnosis of Acute Appendicitis. Emergency Medicine International No. 2020 (2020), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1159094
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Akmese, Omer F.& Dogan, Gul& Kor, Hakan& Erbay, Hasan& Demir, Emre. The Use of Machine Learning Approaches for the Diagnosis of Acute Appendicitis. Emergency Medicine International. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1159094
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1159094
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)