机器学习与区块链技术在医疗与消防安全领域的应用

### 机器学习与区块链技术在不同领域的应用解决方案 #### 肿瘤流行病学预测中的算法应用 近年来，全球包括乌兹别克斯坦在内的大多数国家恶性肿瘤发病率呈上升趋势。2020 年乌兹别克斯坦官方统计新发现恶性肿瘤病例 21,976 例，过去十年新病例数增长了 15.6%，在肿瘤疾病中，乳腺癌、胃癌和宫颈癌位居前列。全球 2020 年平均死亡率（标准化率）为每 10 万人 100.7 例，乌兹别克斯坦和大多数亚洲国家一样，死亡与发病率之比超过 60%。 根据 Globocan 数据，2020 年乌兹别克斯坦至少应检测到 32,000 例新病例，这表明实际病例数被严重低估。为符合国际要求，全面准确记录所有恶性肿瘤病例，创建基于人群的癌症登记处势在必行。目前该登记处建设工作进展迅速，为分析登记处建立前的数据，对 2015 - 2021 年的数据进行预测。 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 年 | 2016 年 | 2017 年 | 2018 年 | 2019 年 | 2020 年 | 2021 年 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 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 | | …… | …… | …… | …… | …… | …… | …… | …… | …… | 预测是机器学习的重要方面，常见的预测分析模型包括： - **分类模型**：根据历史数据对数据进行分类。 - **聚类模型**：根据相似类型和属性将数据分为不同组。 - **预测模型**：预测指标值以分析未来结果。 - **异常值模型**：考虑数据集中的异常数据项来预测未来结果。 - **时间序列模型**：将时间作为输入参数，根据历史数据点预测未来趋势。 常见的预测算法有随机森林、广义线性二元分类模型、梯度提升模型等。本文选择“最小二乘法”和“支持向量回归（SVR）”对上述数据进行预测。 - **最小二乘法预测**：假设 Y 和 X 之间存在未知线性关系，拟合回归直线来预测 Y 对给定 X 的响应。但实际值与预测值可能存在偏差，将偏差平方后求和，找到使平方误差和最小的直线。使用该方法对 2022 - 2025 年情况进行预测，结果显示间皮瘤、外周和自主神经系统、腹膜后和腹膜、乳腺、前列腺、肾脏和脑的恶性肿瘤在未来几年将增加，而骨骼、关节、其他皮肤肿瘤和霍奇金淋巴瘤将减少。 - **SVR