AI Powered Asthma Prediction Towards Treatment Formulation: An Android App Approach

• DOI: 10.32604/iasc.2022.024777
• Publication Date: 2022-04-15T02:41:51Z
• Authors: Saydul Akbar Murad; Apurba Adhikary; Abu Jafar Md Muzahid; Md. Murad Hossain...; Md. Ashikur Rahma...; Md. Bipul Hossain; Anupam Kumar Bairagi; Mehedi Masud; Md. Kowsher
• Keywords: Radiology, Nuclear Medicine and Imaging; Artificial intelligence; Health Professions; 02 engineering and technology; Android app; Health Information Management; Artificial Intelligence; Android (operating system); Android application; Health Sciences; Machine learning; Decision tree; 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering; Internal medicine; Pneumonia Detection; Machine Learning in Healthcare and Medicine; Deep Learning Applications in Healthcare; Applications of Deep Learning in Medical Imaging; Computer science; Asthma; Operating system; Computer Science; Physical Sciences; Medicine; Heart Disease Prediction; Classifier (UML); Java

El asma es una enfermedad que ataca los pulmones y que afecta a personas de todas las edades. La predicción del asma es crucial ya que muchas personas ya tienen asma y el aumento de pacientes con asma es continuo. Se ha demostrado que el aprendizaje automático (ML) ayuda a las personas a hacer juicios y predicciones basadas en grandes cantidades de datos. Debido a que las aplicaciones de Android están ampliamente disponibles, será muy beneficioso para las personas si pueden recibir terapia a través de una aplicación simple. En este estudio, el enfoque de aprendizaje automático se utiliza para determinar si un persona se ve afectada por el asma. Además, se está creando una aplicación de Android para administrar terapia basada en predicciones de aprendizaje automático. Para recopilar datos, solicitamos la ayuda de 4500 personas. Recopilamos información sobre 23 características relacionadas con el asma. Utilizamos ocho algoritmos robustos de aprendizaje automático para analizar este conjunto de datos. Encontramos que el clasificador del árbol de decisiones tuvo el mejor rendimiento, de los ocho algoritmos, con una precisión del 87%. TensorFlow se utiliza para integrar el aprendizaje automático con una aplicación de Android. Logramos la terapia del asma utilizando una aplicación de Android desarrollada en Java y que se ejecuta en la plataforma Android Studio.<br/>الربو هو مرض يهاجم الرئتين ويؤثر على الناس من جميع الأعمار. التنبؤ بالربو أمر بالغ الأهمية لأن العديد من الأفراد يعانون بالفعل من الربو وزيادة مرضى الربو أمر مستمر. وقد ثبت أن التعلم الآلي (ML) يساعد الأفراد على إصدار الأحكام والتنبؤات بناءً على كميات هائلة من البيانات. نظرًا لأن تطبيقات Android متاحة على نطاق واسع، فسيكون من المفيد للغاية للأفراد إذا تمكنوا من تلقي العلاج من خلال تطبيق بسيط. في هذه الدراسة، يتم استخدام نهج التعلم الآلي لتحديد ما إذا كان يتأثر الشخص بالربو. إلى جانب ذلك، يتم إنشاء تطبيق أندرويد لتقديم العلاج بناءً على تنبؤات التعلم الآلي. لجمع البيانات، طلبنا مساعدة 4500 شخص. نجمع المعلومات حول 23 خاصية متعلقة بالربو. استخدمنا ثمانية خوارزميات قوية للتعلم الآلي لتحليل مجموعة البيانات هذه. وجدنا أن مصنف شجرة القرار كان له أفضل أداء، من بين الخوارزميات الثمانية، بدقة 87 ٪. يستخدم تينسورفلو لدمج التعلم الآلي مع تطبيق أندرويد. أنجزنا علاج الربو باستخدام تطبيق أندرويد تم تطويره في جافا ويعمل على منصة أندرويد ستوديو.<br/>L'asthme est une maladie qui attaque les poumons et qui affecte les personnes de tous âges.La prédiction de l'asthme est cruciale car de nombreuses personnes souffrent déjà d'asthme et l'augmentation du nombre de patients asthmatiques est continue.L' apprentissage automatique (ML) a été démontré pour aider les individus à faire des jugements et des prédictions sur la base de grandes quantités de données.Parce que les applications Android sont largement disponibles, il sera très bénéfique pour les individus s'ils peuvent recevoir un traitement via une application simple.Dans cette étude, l'approche d'apprentissage automatique est utilisée pour déterminer si oui ou non un personne est affectée par l'asthme.En outre, une application Android est en cours de création pour donner une thérapie basée sur les prédictions d'apprentissage automatique.Pour collecter des données, nous avons fait appel à l'aide de 4 500 personnes.Nous collectons des informations sur 23 caractéristiques liées à l'asthme.Nous avons utilisé huit algorithmes d'apprentissage automatique robustes pour analyser cet ensemble de données.Nous avons constaté que le classificateur d'arbre de décision avait les meilleures performances, sur les huit algorithmes, avec une précision de 87% .TensorFlow est utilisé pour intégrer l'apprentissage automatique avec une application Android.Nous avons accompli la thérapie de l'asthme en utilisant une application Android développée en Java et fonctionnant sur la plateforme Android Studio.<br/>Asthma is a disease which attacks the lungs and that affects people of all ages.Asthma prediction is crucial since many individuals already have asthma and increasing asthma patients is continuous.Machine learning (ML) has been demonstrated to help individuals make judgments and predictions based on vast amounts of data.Because Android applications are widely available, it will be highly beneficial to individuals if they can receive therapy through a simple app.In this study, the machine learning approach is utilized to determine whether or not a person is affected by asthma.Besides, an android application is being created to give therapy based on machine learning predictions.To collect data, we enlisted the help of 4,500 people.We collect information on 23 asthma-related characteristics.We utilized eight robust machine learning algorithms to analyze this dataset.We found that the Decision tree classifier had the best performance, out of the eight algorithms, with an accuracy of 87%.TensorFlow is utilized to integrate machine learning with an Android application.We accomplished asthma therapy using an Android application developed in Java and running on the Android Studio platform.<br/>