机器学习应用在心脏健康中的审查

科学领域:

• 心血管健康的心血管健康
• 医疗信息学医学信息学
• 机器学习应用程序 机器学习应用程序

背景情况:

• 机器学习 (ML) 越来越多地应用于医疗保健,以提高诊断和预后的准确性.
• 机器学习的整合有显著的机会,以提高医疗保健的效率和患者的结果.
• 之前的研究已经探索了各种健康应用的ML,但缺口仍然存在,特别是在心血管疾病预测方面.

研究的目的:

• 在心脏健康诊断和预后中全面检查ML的特征选择,模型架构和微调技术.
• 为了解决理解中风和心脏病发作分类最有效数据源的差距.
• 分析目前在中风和心脏病发作研究中的ML方法,并确定需要改进的领域.

主要方法:

• 审查特征选择方法,模型架构和微调技术.
• 机器学习应用在中风和心脏病发作分类中的分析.
• 识别数据源有效性,多式联运数据利用,外部验证和类不平衡缓解方面的差距.

主要成果:

• 关于中风和心脏病发作分类的最佳数据来源缺乏共识.
• 在现有研究中有限地使用多式联运数据和外部验证.
• 在减轻阶级不平衡的战略中发现了差距.

结论:

• 尽管进行了广泛的研究,但在心血管健康的ML方法中仍然存在重大差距,包括数据收集,预处理,模型开发,评估和特征工程.
• 建议采用先进的抽样技术和全面的绩效指标来改进.
• 需要进一步的研究才能充分实现ML在改善心血管诊断和预后方面的潜力.