Modelo de previso clnica utilizando a aprendizagem de mquinas

Conținutul cărții:

În industria medicală, analiza big data este extrem de importantă, în mod evident pentru că industria în sine găzduiește o mare cantitate de seturi de date.

Analiza este utilizată pentru a examina aceste seturi de date și pentru a descoperi informații și tendințe ascunse, în scopul de a extrage cunoștințe și de a anticipa rezultatele. Abordările actuale existente sunt lipsite de o categorizare considerabilă și de acuratețe predictivă, deoarece obținerea de date clinice și medicale structurate necesită mult timp, iar predicția precisă a bolilor folosind rapoarte în timp real este o sarcină dificilă și intensivă din punct de vedere computațional.

Prin urmare, înțelegerea raționamentului din spatele abordărilor de învățare automată în domeniul asistenței medicale este esențială, deoarece precizia și acuratețea sunt adesea critice în problemele de asistență medicală. Scopul este de a construi un model clinic generalizat de predicție prin învățare automată utilizând algoritmi de clasificare supravegheați pentru a prezice mai multe boli comune, dar grave, utilizând un scor binar.