塔利加纳癌症意识问题之解方
机器学习
2025-06-27 v1 计算机与社会
定量方法
摘要
根据数据，2020 年塔利加纳州女性接受宫预癌、乳腺癌和口腔癌筛查的比例分别为 3.3%、0.3%和 2.3%。尽管早期检测是降低病情和死亡率的唯一方式，但人们对宫预癌和乳腺癌的症状及筛查实践 awareness 极低。我们开发了一种机器学习分类模型，用于预测个体是否患易感染乳腺癌或宫预癌。我们设计了一个系统，可根据用户的地理位置或地址提供最近的医院或癌症治疗中心的建议。除了此之外，我们还可以将健康卡集成以维护所有个体的医疗记录，并开展 awareness 活动和宣传。对于机器学习分类模型，我们分别使用决策树分类和支持向量分类算法进行宫预癌易感染预测和乳腺癌易感染预测。因此，通过设计这一解决方案，我们离实现 awareness 目标、降低癌症死亡率并提高塔利加纳人民癌症素养迈出了一大步。
引用
@article{arxiv.2506.21500,
title = {Devising a solution to the problems of Cancer awareness in Telangana},
author = {Priyanka Avhad and Vedanti Kshirsagar and Urvi Ranjan and Mahek Nakhua},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.21500},
year = {2025}
}