پروپوزال ارائه یک روش پیش‌بینی برای بقای بیماران مبتلا به سرطان ریه با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات و شبکه‌های عصبی

پروپوزال ارائه یک روش پیش‌بینی برای بقای بیماران مبتلا به سرطان ریه با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات و شبکه‌های عصبی

پروپوزال ارائه یک روش پیش‌بینی برای بقای بیماران مبتلا به سرطان ریه با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO) و شبکه‌های عصبی، به بررسی و توسعه یک مدل پیش‌بینی می‌پردازد که می‌تواند به پزشکان در ارزیابی بهتر وضعیت بیماران و تصمیم‌گیری‌های درمانی کمک کند. با توجه به شیوع بالای سرطان ریه و تأثیر آن بر سلامت عمومی، این تحقیق می‌تواند به نجات جان بیماران و بهبود کیفیت زندگی آن‌ها منجر شود.

توضیحات:

این تحقیق به دنبال طراحی یک روش پیش‌بینی برای بقای بیماران مبتلا به سرطان ریه است. با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات و شبکه‌های عصبی، به شناسایی عوامل مؤثر بر بقا و بهبود دقت پیش‌بینی کمک کند.

روش‌شناسی:
جمع‌آوری داده‌ها: استفاده از داده‌های بالینی و ویژگی‌های بیماران مبتلا به سرطان ریه، شامل سن، جنس، مرحله بیماری، و وضعیت درمان.
مدل‌سازی با شبکه‌های عصبی: طراحی و آموزش یک مدل شبکه عصبی برای پیش‌بینی بقا بر اساس ویژگی‌های جمع‌آوری شده.
بهینه‌سازی با PSO: استفاده از الگوریتم PSO برای بهینه‌سازی وزن‌ها و پارامترهای مدل شبکه عصبی، به منظور افزایش دقت پیش‌بینی.
ارزیابی عملکرد: مقایسه نتایج حاصل از روش پیشنهادی با سایر روش‌های موجود از نظر دقت، حساسیت و نرخ مثبت کاذب.

کاربردها:
این مدل می‌تواند در مراکز درمانی و بیمارستان‌ها برای پیش‌بینی بقای بیماران مبتلا به سرطان ریه، کمک به تصمیم‌گیری‌های بالینی و برنامه‌ریزی درمانی مورد استفاده قرار گیرد.

نتایج مورد انتظار:
پیش‌بینی می‌شود که این تحقیق بتواند به افزایش دقت در پیش‌بینی بقا کمک کند و زمان تشخیص زودهنگام بیماری را تسهیل نماید. همچنین، این مدل می‌تواند به شناسایی الگوهای جدید در رفتار بیماری و عوامل مؤثر بر بقا منجر شود.
این موضوع بر روی بهبود روش‌های پیش‌بینی بقا تأکید دارد و به بررسی چالش‌ها و فرصت‌های جدید در زمینه استفاده از فناوری‌های نوین در تحلیل داده‌های پزشکی می‌پردازد.