Modelo de predicción clínica mediante aprendizaje automático
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En el sector sanitario, la analítica de macrodatos es extremadamente importante, evidentemente porque el propio sector alberga un vasto mar de conjuntos de datos. La analítica se utiliza para examinar estos conjuntos de datos y descubrir información y tendencias ocultas con el fin de extraer conocimientos y anticipar resultados. Los enfoques actuales carecen de una categorización y una precisión de predicción considerables, ya que la obtención de datos sanitarios y clínicos estructurados requiere mucho tiempo y la predicción precisa de enfermedades mediante informes en tiempo real es ...
En el sector sanitario, la analítica de macrodatos es extremadamente importante, evidentemente porque el propio sector alberga un vasto mar de conjuntos de datos. La analítica se utiliza para examinar estos conjuntos de datos y descubrir información y tendencias ocultas con el fin de extraer conocimientos y anticipar resultados. Los enfoques actuales carecen de una categorización y una precisión de predicción considerables, ya que la obtención de datos sanitarios y clínicos estructurados requiere mucho tiempo y la predicción precisa de enfermedades mediante informes en tiempo real es una tarea ardua y de alta carga computacional. Por lo tanto, es esencial comprender los motivos que subyacen a los enfoques de aprendizaje automático en la atención sanitaria, ya que la precisión y la exactitud suelen ser fundamentales en los problemas sanitarios. El objetivo es construir un modelo predictivo de aprendizaje automático clínico generalizado utilizando algoritmos de clasificación supervisados, con el fin de predecir varias enfermedades comunes pero graves a través de una salida binaria.
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