Empiryczne badanie i analiza przewidywania chorób serca

Oryginalny tytuł:

An Empirical Study and Analysis of Heart Disease Prediction

Zawartość książki:

Badanie empiryczne i analiza przewidywania chorób serca obejmuje wykorzystanie technik analizy danych w celu zidentyfikowania wzorców i czynników ryzyka związanych z chorobami układu krążenia. Podejście to wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do klasyfikowania pacjentów na podstawie prawdopodobieństwa wystąpienia u nich chorób serca.

Badanie obejmuje gromadzenie danych na temat czynników ryzyka, takich jak wiek, płeć, historia rodzinna, ciśnienie krwi, poziom cholesterolu, palenie tytoniu i cukrzyca. Techniki selekcji cech są wykorzystywane do identyfikacji najważniejszych czynników ryzyka, a model klasyfikacji jest trenowany przy użyciu tych czynników. Dokładność modelu jest oceniana za pomocą wskaźników takich jak czułość, swoistość i AUC.

To empiryczne badanie i analiza ma kilka zalet, w tym zdolność do identyfikowania nowych czynników ryzyka związanych z chorobami serca, zwiększoną dokładność w przewidywaniu ryzyka sercowo-naczyniowego oraz potencjał do opracowania bardziej spersonalizowanych strategii zapobiegania i leczenia. Podejście to ma potencjał do poprawy podejmowania decyzji medycznych i zmniejszenia obciążenia chorobami serca dla jednostek i społeczeństwa.