Categorización y análisis de la frecuencia cardíaca de un individuo con inteligencia artificial
"Este estudio presenta un enfoque novedoso en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático para la clasificación de enfermedades del músculo cardíaco. Una detección temprana de arritmias aumenta considerablemente la posibilidad de corrección y sobrevida de los pacientes mediante medicaci...
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| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2020
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| Acceso en línea: | http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/1873 |
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I32-R138-123456789-18732022-12-07T15:24:33Z Categorización y análisis de la frecuencia cardíaca de un individuo con inteligencia artificial Goldman, Jorge Carlos Riccillo, Marcela INTELIGENCIA ARTIFICIAL INSUFICIENCIA CARDIACA ALGORITMOS APRENDIZAJE AUTOMATICO ANALISIS DE DATOS "Este estudio presenta un enfoque novedoso en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático para la clasificación de enfermedades del músculo cardíaco. Una detección temprana de arritmias aumenta considerablemente la posibilidad de corrección y sobrevida de los pacientes mediante medicación adecuada indicada por un profesional de la salud. En el siguiente trabajo se evaluarán diversos algoritmos de aprendizaje automático con técnicas de selección de variables, a fin de lograr una clasificación, con cierto grado de exactitud, de diversas enfermedades del músculo cardíaco, basándonos en las mediciones obtenidas mediante dispositivos electrónicos. Los resultados experimentales mostraron que a través del algoritmo de Random Forest, se logra la clasificación de una persona enferma de una sana con casi 94% de exactitud, con selección de las variables más significativas mediante el algoritmo de RFE." Trabajo Final Ciencia de Datos (especialización) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 2020 2020-02-10T13:52:00Z 2020-02-10T13:52:00Z 2020 Trabajo final de especialización http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/1873 es application/pdf |
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"Este estudio presenta un enfoque novedoso en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático para la clasificación de enfermedades del músculo cardíaco. Una detección temprana de arritmias aumenta considerablemente la posibilidad de corrección y sobrevida de los pacientes mediante medicación adecuada indicada por un profesional de la salud. En el siguiente trabajo se evaluarán diversos algoritmos de aprendizaje automático con técnicas de selección de variables, a fin de lograr una clasificación, con cierto grado de exactitud, de diversas enfermedades del músculo cardíaco, basándonos en las mediciones obtenidas mediante dispositivos electrónicos. Los resultados experimentales mostraron que a través del algoritmo de Random Forest, se logra la clasificación de una persona enferma de una sana con casi 94% de exactitud, con selección de las variables más significativas mediante el algoritmo de RFE." |
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