Noul model de învățare automată realizează predicția bolilor de inimă cu o precizie de peste 95%
©
Autor: Airinei Camelia
![Noul model de învățare automată realizează predicția bolilor de inimă cu o precizie de peste 95%](https://www.romedic.ro/arata_img.php?img=46750.jpg&w=420&h=&cale=/uploadart/ghid)
Modelul ML-HDPM a fost construit folosind date din bazele de date Cleveland, Elveția, Long Beach și Ungaria, cu procese de prelucrare și selecție a datelor, oversampling bazat pe cluster și clasificare. Tehnici precum eliminarea recursivă a caracteristicilor (RFEM) și algoritmul genetic (GA) au fost utilizate pentru a selecta caracteristicile relevante, îmbunătățind rezistența modelului. Abordări precum tehnica de oversampling a clusterelor de sub-echantionare (USCOM) corectează dezechilibrele de date, în timp ce clasificarea utilizează rețele neurale convoluționale profunde cu mai multe straturi (MLDCNN) și metoda de optimizare adaptivă a turmei de elefanți (AEHOM).
Modelul ML-HDPM a prezis boala cardiovasculară cu o acuratețe de 96% și o precizie de 95%, demonstrând performanțe remarcabile în diverse criterii de evaluare critice. Succesul modelului se datorează combinării extracției complexe de caracteristici, corecțiilor de dezechilibru de date și învățării automate.
Algoritmi de selecție a caracteristicilor au identificat calități semnificative asociate cu sănătatea cardiovasculară, permițând detectarea unor modele subtile indicatoare ale bolii. Tehnici eficiente de echilibrare a datelor asigură antrenarea modelului pe seturi de date reprezentative, inclusiv învățarea profundă și optimizarea AEHOM pentru îmbunătățirea acurateței modelului.
ML-HDPM depășește alte algoritmi în antrenament (95%) și testare (88%), cu rate mai scăzute de fals pozitiv (FPR) datorită selecțiilor de caracteristici, echilibrului de date și componentelor îmbunătățite de învățare automată. Acest model prezintă un potențial promițător în aplicațiile de diagnostic cardiovascular, indicând că poate crește precizia și viteza identificării bolilor cardiovasculare, îmbunătățind astfel standardul de îngrijire.
Cu toate acestea, sunt necesare investigații suplimentare pentru a optimiza modelul și calitatea datelor și pentru a explora utilizarea sa de către profesioniștii din domeniul sănătății în contexte reale.
sursa: News Medical
Data actualizare: 08-04-2024 | creare: 08-04-2024 | Vizite: 198
Bibliografie
New machine learning model achieves breakthrough in heart disease prediction with over 95% accuracy, link: https://www.news-medical.net/news/20240405/New-machine-learning-model-achieves-breakthrough-in-heart-disease-prediction-with-over-9525-accuracy.aspx ©
Copyright ROmedic: Articolul se află sub protecția drepturilor de autor. Reproducerea, chiar și parțială, este interzisă!
Alte articole din aceeași secțiune:
- O nouă opțiune de tratament pentru retenția hidrosalină în insuficiența cardiacă
- Beneficiile extractului de Angelica gigas NAKAI în disfuncția vasculară și stresul oxidativ
- Bunăstarea psihologică din adolescență reduce riscul ulterior de a dezvolta boli cardiovasculare
- Oamenii de știință au identificat barometrele naturale care ajută la menținerea unei tensiuni arteriale sănătoase
Din Ghidul de sănătate v-ar putea interesa și:
Forumul ROmedic - întrebări și răspunsuri medicale:
Pe forum găsiți peste 500.000 de întrebări și răspunsuri despre boli sau alte subiecte medicale. Aveți o întrebare? Primiți răspunsuri gratuite de la medici.- Implant silicon sani
- Pentru cei cu anxietate si atacuri de panica FOARTE IMPORTANT
- GRUP SUPORT PENTRU TOC 2014
- Histerectomie totala cu anexectomie bilaterala
- Grup de suport pentru TOC-CAP 15
- Roaccutane - pro sau contra
- Care este starea dupa operatie de tiroida?
- Helicobacter pylori
- Medicamente antidepresive?
- Capsula de slabit - mit, realitate sau experiente pe oameni