Predicting Heart Attacks in Patients Using Artificial Intelligence Methods
Notice bibliographique
Résumé
<p class="zhengwen">Today the heart disease is one of the most important causes of death in the world. So its early prediction and diagnosis is important in medical field, which could help in on time treatment, decreasing health costs and decreasing death caused by it. In fact the main goal of using data mining algorithms in medicine by using patients’ data is better utilizing the database and discovering tacit knowledge to help doctors in better decision making.</p><p class="zhengwen">Therefore using data mining and discovering knowledge in cardiovascular centers could create a valuable knowledge, which improves the quality of service provided by managers, and could be used by doctors to predict the future behavior of heart diseases using past records. Also some of the most important applications of data mining and knowledge discovery in heart patients system includes: diagnosing heart attack from various signs and properties, evaluating the risk factors which increases the heart attack.</p>In this article the effort focused on evaluating the previous works on discovering knowledge using data mining in heart diseases field, and also explain the used algorithms in every one of the previous works, to help the future researchers to gain maximum benefits from these abilities. Because of this, in the next sections, first we will explain various works in data mining field using heart patients’ data, and will show the ability of data mining in various applications of heart disease field, and based on a table will show the history of data mining and it’s applications in heart diseases field. Finally we will provide the best methods and algorithms used in various applications of heart diseases using a comparison and will show the results in a table. It is obvious in the diagrams that the suggested method has the best performance and best quality in prediction.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».