A Novel Cluster And Rank Based Method For Prediction Of Heart Diseases
Choroby serca są główną przyczyną zgonów na całym świecie, a ich wczesne przewidywanie ma kluczowe znaczenie dla skutecznego zapobiegania i leczenia.
Nowatorska, oparta na klastrach i rankingu metoda przewidywania chorób serca polega na wykorzystaniu algorytmów uczenia maszynowego do grupowania pacjentów na podstawie podobnych czynników ryzyka i uszeregowania ich na podstawie prawdopodobieństwa wystąpienia choroby sercowo-naczyniowej. Metoda ta wykorzystuje techniki selekcji cech do identyfikacji najważniejszych czynników ryzyka i wykorzystuje model klasyfikacji do przewidywania ryzyka chorób serca na podstawie tych czynników.
Dokładność modelu jest oceniana za pomocą wskaźników takich jak czułość, swoistość i AUC. Podejście to ma kilka zalet, w tym większą dokładność w przewidywaniu ryzyka chorób serca, możliwość identyfikacji podgrup pacjentów o podobnych profilach ryzyka oraz potencjał integracji danych z elektronicznej dokumentacji medycznej i innych źródeł.