Modello clinico predittivo con l'apprendimento automatico
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Nel settore sanitario, l'analisi dei big data è estremamente importante, evidentemente perché il settore stesso ospita un vasto mare di dati. L'analitica viene utilizzata per esaminare questi set di dati e scoprire informazioni e tendenze nascoste, al fine di estrarre conoscenze e anticipare i risultati. Gli approcci attuali mancano di una considerevole accuratezza di categorizzazione e previsione, poiché il reperimento di dati clinici e sanitari strutturati richiede molto tempo e la previsione accurata delle malattie utilizzando rapporti in tempo reale è un compito difficile e ad alta int...
Nel settore sanitario, l'analisi dei big data è estremamente importante, evidentemente perché il settore stesso ospita un vasto mare di dati. L'analitica viene utilizzata per esaminare questi set di dati e scoprire informazioni e tendenze nascoste, al fine di estrarre conoscenze e anticipare i risultati. Gli approcci attuali mancano di una considerevole accuratezza di categorizzazione e previsione, poiché il reperimento di dati clinici e sanitari strutturati richiede molto tempo e la previsione accurata delle malattie utilizzando rapporti in tempo reale è un compito difficile e ad alta intensità computazionale. Pertanto, la comprensione delle motivazioni alla base degli approcci di apprendimento automatico in ambito sanitario è essenziale, poiché la precisione e l'accuratezza sono spesso fondamentali nei problemi sanitari. L'obiettivo è costruire un modello clinico generalizzato di apprendimento automatico che utilizzi algoritmi di classificazione supervisionati, al fine di prevedere varie malattie comuni ma gravi attraverso un output binario.
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