Modèle prédictif clinique utilisant l'apprentissage automatique
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Dans le secteur des soins de santé, l'analyse des big data est extrêmement importante, évidemment parce que le secteur lui-même abrite une vaste mer de données. L'analytique est utilisée pour examiner ces ensembles de données et découvrir des informations et des tendances cachées afin d'extraire des connaissances et d'anticiper des résultats. Les approches actuelles manquent de précision en matière de catégorisation et de prédiction, car la collecte de données cliniques et de soins de santé structurés prend beaucoup de temps et la prédiction précise des maladies à l'aide de...
Dans le secteur des soins de santé, l'analyse des big data est extrêmement importante, évidemment parce que le secteur lui-même abrite une vaste mer de données. L'analytique est utilisée pour examiner ces ensembles de données et découvrir des informations et des tendances cachées afin d'extraire des connaissances et d'anticiper des résultats. Les approches actuelles manquent de précision en matière de catégorisation et de prédiction, car la collecte de données cliniques et de soins de santé structurés prend beaucoup de temps et la prédiction précise des maladies à l'aide de rapports en temps réel est une tâche difficile et exigeante en termes de calcul. Par conséquent, il est essentiel de comprendre les motifs qui sous-tendent les approches d'apprentissage automatique dans le domaine de la santé, car la précision et l'exactitude sont souvent cruciales dans les problèmes de santé. L'objectif est de construire un modèle prédictif d'apprentissage automatique clinique généralisé en utilisant des algorithmes de classification supervisée, afin de prédire diverses maladies courantes mais graves par le biais d'une sortie binaire.
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