講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-12-02 15:15
Using Biological Variables and Social Determinants to Predict Malaria and Anaemia among Children in Senegal ○Boubacar Sow・Hiroki Suguri(Miyagi Univ.)・Hamid Mukhtar(Taif Univ.)・Hafiz Farooq Ahmad(KFU) SWIM2017-21 |
抄録 |
(和) |
Integrating machine learning techniques in healthcare has become very common nowadays, and has contributed positively to improving clinical care and health decisions planning. Anemia and malaria are two life-threating diseases in Africa which affect the red blood cells and reduce hemoglobin production. This paper focuses on analyzing health data using four machine learning algorithms: KNN, Random Forests, SVM and Naïve Bayes. Our task aims to investigate data collected in Senegal by the Demographic and Health Survey (DHS) and to find out hidden information for anemia and malaria. We present two classification models for the two blood disorders using biological variables and social determinants of health. The findings of this research will contribute to improving child healthcare in Senegal by eradicating anemia and malaria, and decreasing child mortality rate. |
(英) |
Integrating machine learning techniques in healthcare has become very common nowadays, and has contributed positively to improving clinical care and health decisions planning. Anemia and malaria are two life-threating diseases in Africa which affect the red blood cells and reduce hemoglobin production. This paper focuses on analyzing health data using four machine learning algorithms: KNN, Random Forests, SVM and Naïve Bayes. Our task aims to investigate data collected in Senegal by the Demographic and Health Survey (DHS) and to find out hidden information for anemia and malaria. We present two classification models for the two blood disorders using biological variables and social determinants of health. The findings of this research will contribute to improving child healthcare in Senegal by eradicating anemia and malaria, and decreasing child mortality rate. |
キーワード |
(和) |
Machine Learning / Anemia / Malaria / Biological Variables / Social Determinants / Children health / DHS / |
(英) |
Machine Learning / Anemia / Malaria / Biological Variables / Social Determinants / Children health / DHS / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 336, SWIM2017-21, pp. 13-20, 2017年12月. |
資料番号 |
SWIM2017-21 |
発行日 |
2017-11-25 (SWIM) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
SWIM2017-21 |
研究会情報 |
研究会 |
SWIM |
開催期間 |
2017-12-02 - 2017-12-02 |
開催地(和) |
東京理科大学富士見校舎 |
開催地(英) |
Tokyo University of Science, Kagurazaka Campus, Fujimi Building |
テーマ(和) |
モデリングの実装、一般(ワークショップ) |
テーマ(英) |
Implementation of Modeling, General (Workshop) |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
SWIM |
会議コード |
2017-12-SWIM |
本文の言語 |
英語 |
タイトル(和) |
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サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Using Biological Variables and Social Determinants to Predict Malaria and Anaemia among Children in Senegal |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
Machine Learning / Machine Learning |
キーワード(2)(和/英) |
Anemia / Anemia |
キーワード(3)(和/英) |
Malaria / Malaria |
キーワード(4)(和/英) |
Biological Variables / Biological Variables |
キーワード(5)(和/英) |
Social Determinants / Social Determinants |
キーワード(6)(和/英) |
Children health / Children health |
キーワード(7)(和/英) |
DHS / DHS |
キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
ブバカール ソウ / Boubacar Sow / ブバカール ソウ |
第1著者 所属(和/英) |
宮城大学 (略称: 宮城大)
Miyagi University (略称: Miyagi Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
須栗 裕樹 / Hiroki Suguri / |
第2著者 所属(和/英) |
宮城大学 (略称: 宮城大)
Miyagi University (略称: Miyagi Univ.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
ハミド ムクタール / Hamid Mukhtar / |
第3著者 所属(和/英) |
Taif University (略称: Taif Univ.)
Taif University (略称: Taif Univ.) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
ハフィズ ファルーク アハマド / Hafiz Farooq Ahmad / |
第4著者 所属(和/英) |
King Faisal University (略称: KFU)
King Faisal University (略称: KFU) |
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2017-12-02 15:15:00 |
発表時間 |
30分 |
申込先研究会 |
SWIM |
資料番号 |
SWIM2017-21 |
巻番号(vol) |
vol.117 |
号番号(no) |
no.336 |
ページ範囲 |
pp.13-20 |
ページ数 |
8 |
発行日 |
2017-11-25 (SWIM) |