A Novel Cluster And Rank Based Method For Prediction Of Heart Diseases
Les maladies cardiaques sont l'une des principales causes de décès dans le monde, et une prédiction précoce est cruciale pour une prévention et une gestion efficaces.
Une nouvelle méthode de prédiction des maladies cardiaques basée sur le regroupement et le classement consiste à utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour regrouper les patients sur la base de facteurs de risque similaires et les classer en fonction de leur probabilité de développer une maladie cardiovasculaire. Cette méthode utilise des techniques de sélection des caractéristiques pour identifier les facteurs de risque les plus importants et utilise un modèle de classification pour prédire le risque de maladie cardiaque en fonction de ces facteurs.
La précision du modèle est évaluée à l'aide de mesures telles que la sensibilité, la spécificité et l'AUC. Cette approche présente plusieurs avantages, notamment une meilleure précision dans la prédiction du risque de maladie cardiaque, la possibilité d'identifier des sous-groupes de patients présentant des profils de risque similaires et la possibilité d'intégrer des données provenant de dossiers médicaux électroniques et d'autres sources.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)