以AI數據分析預測退化性關節炎｜RapidMiner

成果

• 將病患臨床資訊進行資料清洗、整理與拆分，篩選出可用資料。
• 以RapidMiner建立AI預測模型，可預測未來2年與3年的關節惡化情況。

亮點

• 瑞其自行撰寫Python程式，對資料進行數據整合，自動整理訊迅速惡化資料。
• 使用RapidMiner與Naive Bayes方法建立預測模型，預測退化性關節炎的病況進程。
• 根據驗證結果，模型預測未來2年與3年的病情變化準確度達8成。

延伸運用

       AI模型的應用不僅限於退化性關節炎。經過模型調整與數據訓練，也可應用在其他醫學領域，例如：

• 癌症早期預測：通過分析病患的基因資料和生活習慣，AI可以提前發現癌細胞的潛在風險，幫助醫生及早制定治療方案。
• 糖尿病發展預測：通過病患的血糖、體重、飲食和運動習慣等數據，AI模型能夠預測糖尿病的發展進程，幫助病患調整生活方式。
• 心血管疾病風險分析：利用病患的心電圖數據、血壓和運動習慣，AI可以有效預測未來心血管疾病的發生風險，從而幫助醫生及早介入治療。

結論

       隨著AI技術在醫學領域的進一步發展，AI預測模型的應用範圍將更加廣泛，從疾病的早期預測到個性化治療方案的制定，AI將在未來醫療保健中扮演關鍵角色。