ỨNG DỤNG HỌC MÁY VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN TRONG CHẨN ĐOÁN BỆNH TÂM THẦN TẠI BỆNH VIỆN SỨC KHỎE TÂM THẦN HẢI PHÒNG

Abstract

Chẩn đoán bệnh tâm thần là quá trình đánh giá phức tạp dựa trên các kết quả xét nghiệm lâm sàng, biểu hiện triệu chứng, hành vi và tâm lý tâm thần của người bệnh. Với tập dữ liệu lớn về bệnh án của người bệnh tại bệnh viện Sức khỏe tâm thần Hải Phòng, các thuật toán học máy bao gồm: Logistic Regression, Decision Tree và Random Forest được thực hiện trên nền tảng Apache Spark cho phép phân tích dữ liệu lớn, kết quả thực nghiệm cho thấy độ chính xác tổng quát của các mô hình mô hình chẩn đoán bệnh với thuật toán Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest lần lượt là: 97,26%, 94,06% và 96,44%.