Catalyzing IVF outcome prediction: exploring advanced machine learning paradigms for enhanced success rate prognostication
Rattachement africain : gb, ir, nl. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Fertilization (IVF) success rate prediction by integrating advanced machine learning paradigms with gynecological expertise. The methodology involves the analysis of comprehensive datasets from 2017 to 2018 and 2010-2016. Machine learning models, including Logistic Regression, Gaussian NB, SVM, MLP, KNN, and ensemble models like Random Forest, AdaBoost, Logit Boost, RUS Boost, and RSM, were employed. Key findings reveal the significance of patient demographics, infertility factors, and treatment protocols in IVF success prediction. Notably, ensemble learning methods demonstrated high accuracy, with Logit Boost achieving an accuracy of 96.35%. The implications of this research span clinical decision support, patient counseling, and data preprocessing techniques, highlighting the potential for personalized IVF treatments and continuous monitoring. The study underscores the importance of collaboration between gynecologists and data scientists to optimize IVF outcomes. Prospective studies and external validation are suggested as future directions, promising to further revolutionize fertility treatments and offer hope to couples facing infertility challenges.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Catalyzing IVF outcome prediction: exploring advanced machine learning paradigms for enhanced success rate prognostication
- Date Crossref
- 05/11/2024
- Éditeur
- Frontiers Media SA
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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University of Staffordshire pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Razi University Department of Computer Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Leiden University Leiden Institute of Advanced Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Islamic Azad University of Malard Department of Computer Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Iran University of Medical Sciences Obstetrics and Gynaecology Department pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Birmingham pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Digital Department of Computing pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Engineering Department of Mechanical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
University of Staffordshire, Department of Computer Engineering — Razi University et Leiden Institute of Advanced Computer Science — Leiden University, avec 5 autres affiliations.
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