A novel recommender framework with chatbot to stratify heart attack risk
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular diseases are a major cause of mortality and morbidity. Fast detection of life-threatening emergency events and an earlier start of the therapy would save many lives and reduce successive disabilities. Understanding the specific risk factors associated with heart attack and the degree of association is crucial in the clinical diagnosis. Considering the potential benefits of intelligent models in healthcare, many researchers have developed a variety of machine learning (ML)-based models to identify patients at risk of a heart attack. However, the common problem of previous works that used ML concepts was the lack of transparency in black-box models, which makes it difficult to understand how the model made the prediction. In this study, an automated smart recommender system (Explainable Artificial Intelligence) for heart attack prediction and risk stratification was developed. For the purpose, the CatBoost classifier was applied as the initial step. Then, the SHAP (SHapley Additive exPlanation) explainable algorithm was employed to determine reasons behind high or low risk classification. The recommender system can provide insights into the reasoning behind the predictions, including group-based and patient-specific explanations. In the final step, we integrated a Large Language Model (LLM) called BioMistral for chatting functionally to talk to users based on the model output as a digital doctor for consultation. Our smart recommender system achieved high accuracy in predicting a patient risk level with an average AUC of 0.88 and can explain the results transparently. Moreover, a Django-based online application that uses patient data to update medical information about an individual's heart attack risk was created. The LLM chatbot component would answer user questions about heart attacks and serve as a virtual companion on the route to heart health, our system also can locate nearby hospitals by applying Google Maps API and alert the users. The recommender system could improve patient management and lower heart attack risk while timely therapy aids in avoiding subsequent disabilities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».