研究论文探讨了如何运用机器学习技术从各类症状中预测疾病

准确及时地分析任何与健康相关的问题对于疾病的预防和治疗非常重要。 在严重疾病的情况下，传统的诊断方法可能是不够的。 开发基于机器学习 (ML) 算法的医学诊断系统来预测任何疾病，可以帮助实现比传统方法更准确的诊断。 我们设计了一个使用多种 ML 算法的疾病预测系统。 使用的数据集有 230 多种疾病需要处理。 基于个体的症状、年龄和性别，诊断系统给出个体可能患有的疾病的输出。 与其他算法相比，加权 KNN 算法给出了最好的结果。 加权 KNN 算法的预测准确率为 93.5%。 我们的诊断模型可以作为医生对疾病进行早期诊断，确保及时治疗，挽救生命。