Artificial Intelligence-Based Cardiac Rehabilitation Therapy Exercise Recommendation System
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease is one of the leading causes of death in modern society. There are many factors that must be taken into consideration when analyzing cardiovascular disease (CVD), such as a patient's quality of life, general well-being, diet, lifestyle, psychosocial effects, medical costs, and many other factors. Pharmaceutical interventions are the primary method of treating heart conditions, however, one of the most popular and widespread methods of treatment which often augments medication is Cardiac Rehabilitation Therapy (CRT). CRT programs have been shown to be an effective secondary prevention method for CVD. It can help reduce patient risk, as well as improve their recovery and overall health outcomes. In this paper, we propose a recommendation system for patient decision support, and a computational model for cardiac rehabilitation planning, in order to personalize and optimize the physical exercise therapy plan offered to patients, to meet their goals and needs. We tested our proposed model against randomly generated exercise plans, and found that our model was able to find the optimal therapy plan with a 43% higher rate of success on average relative to the random model, with regards to meeting patients' goals and needs. We believe our patient-centered solution to CRT will improve patient satisfaction, quality of life, and help reduce costs through improved efficacy and adherence to the therapy program, along with improved post-therapy cardiac health management.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».