論文の概要: Deciphering Cardiac Destiny: Unveiling Future Risks Through Cutting-Edge Machine Learning Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15287v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 19:18:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 20:16:59.205613
• Title: Deciphering Cardiac Destiny: Unveiling Future Risks Through Cutting-Edge Machine Learning Approaches
• Title（参考訳）: 心臓の運命を解読する - 最先端機械学習アプローチによる将来的リスクの解明
• Authors: G. Divya, M. Naga SravanKumar, T. JayaDharani, B. Pavan, K. Praveen,
• Abstract要約: 本研究の目的は,心停止事故のタイムリー同定のための予測モデルの開発と評価である。 我々は、XGBoost、Gradient Boosting、Naive Bayesといった機械学習アルゴリズムと、リカレントニューラルネットワーク(RNN)によるディープラーニング(DL)アプローチを採用しています。 厳密な実験と検証により,RNNモデルの優れた性能が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cardiac arrest remains a leading cause of death worldwide, necessitating proactive measures for early detection and intervention. This project aims to develop and assess predictive models for the timely identification of cardiac arrest incidents, utilizing a comprehensive dataset of clinical parameters and patient histories. Employing machine learning (ML) algorithms like XGBoost, Gradient Boosting, and Naive Bayes, alongside a deep learning (DL) approach with Recurrent Neural Networks (RNNs), we aim to enhance early detection capabilities. Rigorous experimentation and validation revealed the superior performance of the RNN model, which effectively captures complex temporal dependencies within the data. Our findings highlight the efficacy of these models in accurately predicting cardiac arrest likelihood, emphasizing the potential for improved patient care through early risk stratification and personalized interventions. By leveraging advanced analytics, healthcare providers can proactively mitigate cardiac arrest risk, optimize resource allocation, and improve patient outcomes. This research highlights the transformative potential of machine learning and deep learning techniques in managing cardiovascular risk and advances the field of predictive healthcare analytics.
• Abstract（参考訳）: 心停止は世界中で主要な死因であり、早期発見と介入の予防措置が必要である。 本研究の目的は,臨床パラメータと患者履歴の包括的データセットを用いて,心停止事故のタイムリーな同定のための予測モデルを開発し,評価することである。 XGBoost、Gradient Boosting、Naive Bayesといった機械学習(ML)アルゴリズムと、Recurrent Neural Networks(RNN)によるディープラーニング(DL)アプローチを採用することで、早期検出機能の向上を目指している。 厳密な実験と検証により、データ内の複雑な時間的依存関係を効果的にキャプチャするRNNモデルの優れた性能が明らかになった。 本研究は,早期のリスク階層化とパーソナライズされた介入を通じて,患者の治療改善の可能性を強調し,心停止の可能性を正確に予測する上で,これらのモデルの有効性を強調した。 高度な分析を活用することで、医療提供者は、心停止リスクを積極的に軽減し、リソース割り当てを最適化し、患者の結果を改善することができる。 本研究は、心臓血管のリスク管理における機械学習とディープラーニング技術の変革の可能性を強調し、予測医療分析の分野を前進させるものである。

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