APLICAÇÃO DA APRENDIZAGEM AUTOMÁTICA À DETECÇÃO DE DOENÇAS CARDÍACAS

A aprendizagem automática no domínio dos cuidados de saúde médicos está a evoluir como um importante domínio de investigação para fornecer prognósticos e uma compreensão mais profunda dos dados médicos. A maioria dos métodos de aprendizagem automática depende de várias características que definem o comportamento do algoritmo, influenciando o resultado e a complexidade dos modelos resultantes, quer direta quer indiretamente. No passado, foram utilizados muitos métodos de aprendizagem automática para detetar doenças cardíacas. A rede neural e a regressão logística são alguns dos métodos de aprendizagem automática mais populares utilizados no diagnóstico de doenças cardíacas. Analisam vários algoritmos, como a máquina de vectores de apoio, o vizinho mais próximo K, o classificador Random Forest, juntamente com abordagens compostas que incorporam os algoritmos de diagnóstico de doenças cardíacas acima referidos. O sistema foi implementado e treinado na plataforma python, utilizando o modelo de aprendizagem automática. Para a nova recolha de dados, o quadro pode ser alargado.