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En los últimos años, la llegada del aprendizaje profundo (deep learning, DL) ha revolucionado diversos campos, entre ellos el de la atención sanitaria. Este artículo ofrece una revisión y un análisis de las técnicas basadas en aprendizaje automático (ML) y DL para la detección y el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares (ECV), que se encuentran entre las principales causas de mortalidad a nivel mundial. Existe una necesidad inmediata de investigar los factores que afectan a las ECV. Para ello se necesitan técnicas innovadoras que permitan detectar precozmente la enfermedad y contribuyan…mehr

Produktbeschreibung
En los últimos años, la llegada del aprendizaje profundo (deep learning, DL) ha revolucionado diversos campos, entre ellos el de la atención sanitaria. Este artículo ofrece una revisión y un análisis de las técnicas basadas en aprendizaje automático (ML) y DL para la detección y el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares (ECV), que se encuentran entre las principales causas de mortalidad a nivel mundial. Existe una necesidad inmediata de investigar los factores que afectan a las ECV. Para ello se necesitan técnicas innovadoras que permitan detectar precozmente la enfermedad y contribuyan a reducir la tasa de mortalidad. En este documento, el análisis se ha realizado a partir de los trabajos de investigación llevados a cabo por investigadores en la identificación de las ECV junto con las inferencias extraídas de la revisión realizada.
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Autorenporträt
Myself Nancy Shrivastav, Mtech CSE, Btech IT, trabajando como profesor asistente en SSMTI de los últimos 10 años. Imparto clases de máster y de licenciatura. Este es mi primer trabajo relacionado con mi campo. Es un placer para mí presentar mi trabajo sobre aprendizaje automático.