BiLSTM deep neural network model for imbalanced medical data of IoT systems

计算机科学 人工智能 机器学习 深度学习 数据预处理 决策树 预处理器 人工神经网络 领域(数学) 健康信息学 决策树模型 精确性和召回率 数据挖掘 医疗保健 数学 纯数学 经济 经济增长
作者
Marcin Woźniak,Michał Wieczorek,Jakub Siłka
出处
期刊:Future Generation Computer Systems [Elsevier BV]
卷期号:141: 489-499 被引量:76
标识
DOI:10.1016/j.future.2022.12.004
摘要

Health informatics is one of the most developed field in recent time. Computational Intelligence is among the most influential factors that may help to improve patient oriented and secure decision support model. In this article we present a model of IoT system, which combines BiLSTM deep learning with Decision Tree model and data balancing strategy used to help in automated diagnosis support. Presented solution include experimental series of data preprocessing using well established balancing algorithms with custom parameters and modifications in order to best prepare the data for the network training. Such algorithms are ADASYN, SMOTE-Tomek, etc. The system helps to evaluate questionnaires and securely exchange documents between patient and corresponding medical team. From the level of system patient and doctors are able to see automated diagnosis provided by deep learning model. The model gives an important advance to help patients faster. Results show that proposed BiLSTM deep learning with decision tree mode detects diseases from questionnaires with accuracy above 96%, precision above 88% and recall above 96% which proves efficiency of our proposed model.
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