Machine learning web-based application for blood cancer detection

Abstract

While there are various methods for blood cancer diagnosis, including blood tests, bone marrow biopsy, and imaging tests, these methods have limitations regarding accuracy, cost, and patient comfort. Therefore, there is a need for more research on the development of accurate and efficient diagnostic tools for blood cancer detection. Despite the promising results, there are still gaps in the existing research, and more studies are needed to improve the accuracy and reliability of machine learning-based diagnostic tools for blood cancer detection. Therefore, this study aims to contribute to the existing knowledge by developing a machine learning-based web application for blood cancer detection, which can aid in the early and accurate diagnosis of blood cancer. Our contribution addresses a significant literature gap by developing a machine learning-based web application for blood cancer detection. Moreover, showcasing its potential to enhance diagnostic accuracy, facilitate timely interventions, and keep up-to-date with medical information Bien qu'il existe diverses méthodes de diagnostic du cancer du sang, notamment les tests sanguins, la biopsie de la moelle osseuse et les tests d'imagerie, ces méthodes présentent des limites en termes de précision, de coût et de confort du patient. Par conséquent, il est nécessaire de poursuivre les recherches sur le développement d'outils de diagnostic précis et efficaces pour la détection du cancer du sang. Malgré les résultats prometteurs, il existe encore des lacunes dans la recherche existante, et d'autres études sont nécessaires pour améliorer la précision et la fiabilité des outils de diagnostic basés sur l'apprentissage automatique pour la détection du cancer du sang. Par conséquent, cette étude vise à contribuer aux connaissances existantes en développant une application Web basée sur l'apprentissage automatique pour la détection du cancer du sang, qui peut aider au diagnostic précoce et précis du cancer du sang. Notre contribution comble une lacune importante dans la littérature en développant une application Web basée sur l'apprentissage automatique pour la détection du cancer du sang. De plus, elle montre son potentiel pour améliorer la précision du diagnostic, faciliter les interventions en temps opportun et se tenir au courant des informations médicales. في حين أن هناك طرقًا مختلفة لتشخيص سرطان الدم ، بما في ذلك اختبارات الدم ، وخزعة نخاع العظم ، واختبارات التصوير ، فإن هذه الطرق لها حدود فيما يتعلق بالدقة والتكلفة وراحة المريض. لذلك، هناك حاجة لمزيد من البحث حول تطوير أدوات تشخيص دقيقة وفعالة للكشف عن سرطان الدم. على الرغم من النتائج الواعدة ، لا تزال هناك فجوات في البحث الحالي ، وهناك حاجة إلى مزيد من الدراسات لتحسين دقة وموثوقية أدوات التشخيص القائمة على التعلم الآلي للكشف عن سرطان الدم. لذلك ، تهدف هذه الدراسة إلى المساهمة في المعرفة الحالية من خلال تطوير تطبيق ويب قائم على التعلم الآلي للكشف عن سرطان الدم ، والذي يمكن أن يساعد في التشخيص المبكر والدقيق لسرطان الدم. تعالج مساهمتنا فجوة كبيرة من خلال تطوير تطبيق ويب قائم على التعلم الآلي للكشف عن سرطان الدم. علاوة على ذلك ، عرض إمكانياته لتعزيز دقة التشخيص ، وتسهيل التدخلات في الوقت المناسب ، ومواكبة المعلومات الطبية.