Original title: Applications of traditional machine learning and deep learning algorithms in obesity prediction or classification: a systematic review of comparative performance
- 肥満とその関連合併症が世界的な健康危機であることに対し、効果的な予測・分類戦略の必要性を背景に、AI手法がヘルスケアで応用されていることを示す。
- 肥満の予測または分類における従来の機械学習（ML）と深層学習（DL）アルゴリズムのパフォーマンスを比較評価する系統的レビュー。
- DLモデル、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とリカレントニューラルネットワーク（RNN）が、複雑で高次元のデータセットにおいて従来のMLアルゴリズムよりも優れた性能を示すことを指摘。
- 解釈可能性、堅牢な特徴量エンジニアリング、データセットの品質、マルチモーダルデータ統合の重要性を強調し、説明可能なAI（XAI）やフェデレーテッドラーニングの将来性にも言及。