使用机器学习预测心脏病-研究论文

上传者: 38711333 | 上传时间: 2021-09-30 11:29:27 | 文件大小: 278KB | 文件类型: PDF
在医学界,决策是根据存储的数据和医生的经验来做出的。 可能会出现错误的机会,诊断时间更长,治疗重要器官心脏的费用增加。 医院中当前的数据库系统包含大量数据,可用于预测心脏的健康状况。 可以将这些数据转换成有用的信息,这些信息可以用于制作可以预测疾病发生机会的智能决策系统。 该系统提供了预测个体中心脏病发生的能力。 它使用卷积神经网络进行预测。 利用年龄,性别,胆固醇,心电图斜率等重要因素,可以预测人患心脏病的可能性。 这些属性不过是患者的临床数据。

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