Andere Kunden interessierten sich auch für
![Desarrollo de un modelo de predicción de fracturas osteoporóticas]( "Desarrollo de un modelo de predicción de fracturas osteoporóticas")
Desarrollo de un modelo de predicción de fracturas osteoporóticas57,99 €![ENFOQUE BASADO EN LA EVIDENCIA PARA LA TOMA DE DECISIONES EN IMPLANTES DENTALES]( "ENFOQUE BASADO EN LA EVIDENCIA PARA LA TOMA DE DECISIONES EN IMPLANTES DENTALES")
ENFOQUE BASADO EN LA EVIDENCIA PARA LA TOMA DE DECISIONES EN IMPLANTES DENTALES27,99 €![Modelo de nutrición para un peso saludable]( "Modelo de nutrición para un peso saludable")
Modelo de nutrición para un peso saludable29,99 €![Aprendizaje basado en problemas en la enseñanza de la fisiopatología]( "Aprendizaje basado en problemas en la enseñanza de la fisiopatología")
Aprendizaje basado en problemas en la enseñanza de la fisiopatología30,99 €![Uso tardío de la asistencia sanitaria para enfermedades potencialmente mortales en las mujeres]( "Uso tardío de la asistencia sanitaria para enfermedades potencialmente mortales en las mujeres")
Uso tardío de la asistencia sanitaria para enfermedades potencialmente mortales en las mujeres58,99 €![Seguimiento del diseño de un modelo de transición para adultos jóvenes que viven con el VIH]( "Seguimiento del diseño de un modelo de transición para adultos jóvenes que viven con el VIH")
Seguimiento del diseño de un modelo de transición para adultos jóvenes que viven con el VIH25,99 €![Predicción de los resultados del tratamiento del cáncer de mama]( "Predicción de los resultados del tratamiento del cáncer de mama")
Predicción de los resultados del tratamiento del cáncer de mama26,99 €
Este estudio se realizó para mejorar los Sistemas de Monitoreo Remoto de Salud (RHMS) existentes para enfermedades cardíacas mediante la adquisición de datos generados por dichos sistemas y analizarlos para desarrollar un modelo que predice la existencia de enfermedad arterial coronaria entre pacientes que se quejan de dolor torácico sin ningún tipo de dolor. causa física. Por lo tanto, este trabajo ayuda a reducir la participación activa de los cuidadores donde los médicos y expertos disponibles no están en la misma proporción con los pacientes disponibles, minimiza las visitas al hospital y la estadía en el hospital y las facturas al tiempo que permite a los pacientes participar activamente en los tratamientos de su enfermedad. Se desarrolló una arquitectura que puede recopilar datos de los sistemas de monitoreo de salud existentes utilizando tecnología RFID, mientras que también se desarrolló un modelo de predicción para predecir la enfermedad de las arterias coronarias entre pacientes que utilizan una red neuronal artificial. El proceso implica la extracción de datos de los Sistemas de Monitoreo de Salud existentes usando RFID, preprocesamiento-filtrado e integración de datos, formación de modelos usando ANN de perceptrón multicapa de retropropagación, agregación de modelos usando bootstrap aggregation-bagging y, por último, predicción y retroalimentación.