机器学习与区块链技术在医疗及消防安全领域的应用方案

### 机器学习与区块链技术在医疗及消防安全领域的应用方案 #### 一、肿瘤流行病学预测问题 近年来，包括乌兹别克斯坦共和国在内的世界大多数国家恶性肿瘤发病率呈上升趋势。据乌兹别克斯坦2020年国家统计报告，共检测到21,976例新的恶性肿瘤病例，过去十年新病例数增加了15.6%。在肿瘤疾病总体结构中，乳腺癌、胃癌和宫颈癌居领先地位。2020年全球平均死亡率（标准化率）为每10万人口100.7例，沙特阿拉伯死亡率最低（每10万人口51.3例），摩尔多瓦最高（176.2例）。乌兹别克斯坦和大多数亚洲国家一样，这一指标超过60%。 根据Globocan的数据，2020年乌兹别克斯坦本应至少检测到32,000例新病例，而官方统计仅为21,976例，表明疾病病例被严重低估。为了按照国际要求正确、全面地统计所有恶性肿瘤病例，需要建立基于人群的癌症登记处。 在建立癌症登记处之前，我们对2015 - 2021年的数据进行预测分析，使用的方法是“最小二乘法”和“支持向量回归（SVR）”。以下是2015 - 2021年乌兹别克斯坦恶性肿瘤患病率指标： | 疾病名称 | ICO - O | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 所有恶性肿瘤 | С00 – С97 | 113571 | 99830 | 95802 | 96575 | 103063 | 107196 | 113168 | | 唇部 | С00 | 1094 | 962 | 844 | 748 | 739 | 720 | 728 | | 口腔和咽喉 | С01, 02, 07, 08, 09, 10, 11, 12, 13, 14 | 2522 | 2428 | 2270 | 2242 | 2376 | 2418 | 2627 | | …… | …… | …… | …… | …… | …… | …… | …… | …… | 预测是机器学习的一个关键方面，常见的预测算法有： - 随机森林 - 二元分类广义线性模型 - 梯度提升模型 - K - 均值 - 朴素贝叶斯 - 自回归积分滑动平均模型（ARIMA） - 长短期记忆（LSTM）递归神经网络 - 卷积神经网络（CNN/ConvNet） - LSTM和双变量LSTM - 单次检测（YOLO） #### 二、预测方法及结果 1. **最小二乘法预测** 当我们为一组点拟合回归直线时，假设Y和X之间存在某种未知的线性关系，对于X的每单位增加，Y平均增加指定的量。拟合的回归直线可以预测给定X值时Y的响应： \[mYjX = b0 + b1X1\] 但对于任何特定观察值，Y的真实值可能与预测值存在偏差，这种偏差称为误差或残差。最小二乘法通过最小化残差平方和来找到截距和斜率系数值。使用该方法对2022 - 2025年的情况进行预测，结果如下： | 疾病名称 | ICO - O | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 | | --- | --- | --- | --- | --- | ---