Aprendizaje automático en el diagnóstico del riesgo cardiovascular

Aprendizaje automático en el diagnóstico del riesgo cardiovascular

-Modelo de predicción del riesgo aterosclerótico-CV basado en neuro-fuzzy utilizando marcadores de imagen US no tradicionales

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La cuantificación precisa del riesgo de ECVA es esencial para una gestión precoz y eficaz del riesgo cardiovascular. Los modelos convencionales se basan únicamente en los factores de riesgo tradicionales (FRT). A menudo no incorporan las nuevas variables de riesgo no tradicionales, lo que puede llevar a una subestimación o sobrestimación del riesgo, especialmente en poblaciones étnicas diversas. Este libro presenta un novedoso marco basado en el aprendizaje automático (ML) que integra los FRT con marcadores ecográficos no tradicionales, como el grosor íntima-media carotídeo (GIMC) y ...