An Empirical Study and Analysis of Heart Disease Prediction
Eine empirische Studie und Analyse der Vorhersage von Herzkrankheiten beinhaltet den Einsatz von Datenanalysetechniken zur Ermittlung von Mustern und Risikofaktoren im Zusammenhang mit Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Bei diesem Ansatz werden Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um Patienten auf der Grundlage ihrer Wahrscheinlichkeit, eine Herzerkrankung zu entwickeln, zu klassifizieren.
Im Rahmen der Studie werden Daten zu Risikofaktoren wie Alter, Geschlecht, Familiengeschichte, Blutdruck, Cholesterinspiegel, Rauchen und Diabetes erhoben. Mit Hilfe von Merkmalsauswahlverfahren werden die wichtigsten Risikofaktoren ermittelt, und anhand dieser Faktoren wird ein Klassifizierungsmodell trainiert. Die Genauigkeit des Modells wird anhand von Messgrößen wie Sensitivität, Spezifität und AUC bewertet.
Diese empirische Untersuchung und Analyse bietet mehrere Vorteile, darunter die Möglichkeit, neue Risikofaktoren für Herzkrankheiten zu ermitteln, eine höhere Genauigkeit bei der Vorhersage des kardiovaskulären Risikos und das Potenzial zur Entwicklung personalisierter Präventions- und Behandlungsstrategien. Dieser Ansatz hat das Potenzial, die medizinische Entscheidungsfindung zu verbessern und die Belastung durch Herzkrankheiten für den Einzelnen und die Gesellschaft zu verringern.
| ISBN: | 9780056822436 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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