Neural network using feature correlation analysis to predict early risk of coronary heart disease

2021

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.51301/vest.su.2021.v143.i1.11
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

As a result of a review of articles devoted to predicting these ailments, shortcomings in the diagnosis of an early stage were identified. Health care workers diagnose coronary heart disease relying on the values ​​of the electrocardiogram, blood test and others, but the human factor cannot be noted, and as practice shows, there is a huge risk of incorrect diagnosis of patients at an early stage. According to the World Health Organization, “Coronary disease” (CVD) is the leading cause of death worldwide - more people die from CVD every year than from any other disease. There are a huge number of decision-making methods for early diagnosis of coronary heart disease (CHD), including machine learning technologies. This article is devoted to the study of the work of neural networks using correlation analysis of signs to predict the risk of developing coronary heart disease.