СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ КЛАССИФИКАТОРОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИНСУЛЬТА

Аннотация

Инсульт, являющийся серьезной проблемой здравоохранения во всем мире, характеризуется внезапным неврологическим дефицитом и нарушением функций головного мозга. Достижения в области технологий и интеграция медицинских карт открывают возможности для улучшения лечения и диагностики инсульта. Анализируя электронные медицинские карты, можно получить ценную информацию о взаимозависимости факторов риска инсульта, что поможет в прогнозировании. Это исследование представляет собой всесторонний обзор применения классификаторов машинного обучения для прогнозирования инсульта с учетом различных методов, особенностей и показателей эффективности, использованных в предыдущих исследованиях. Новизна этой работы заключается в том, чтобы подчеркнуть потенциал классификаторов машинного обучения в улучшении прогнозирования инсульта с акцентом на выбор признаков, предварительную обработку данных и оценку модели. Цель состоит в том, чтобы показать сильные стороны и ограничения различных классификаторов, включая Решающее дерево(Decision Tree), AdaBoost и Gradient Boost, а также на их показатели эффективности при прогнозировании инсульта. Благодаря достижению этой цели могут быть разработаны эффективные модели оценки риска инсульта, что приведет к улучшению результатов лечения пациентов за счет раннего вмешательства и целенаправленных профилактических мер. Полученные результаты показывают, что классификаторы машинного обучения, в частности AdaBoost и Gradient Boost, демонстрируют многообещающие результаты в прогнозировании инсульта. Эти классификаторы демонстрируют высокую скорость запоминания и сбалансированные показатели F1, что указывает на их эффективность в выявлении лиц, подверженных риску инсульта. Это исследование способствует расширению знаний в области прогнозирования инсульта и подчеркивает потенциал методов машинного обучения в улучшении лечения инсульта. Интеграция классификаторов машинного обучения с прогнозированием инсульта имеет большие перспективы для улучшения результатов лечения пациентов. Используя возможности электронных медицинских карт и соответствующие методы и функции, медицинские работники могут повысить свою способность выявлять случаи инсульта и вмешиваться в них, что в конечном итоге приведет к совершенствованию профилактических мер и стратегий лечения.