Retracted: Cardiovascular Disease Prediction using machine learning

2022

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icfirtp56122.2022.10059422
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Big data helps to diagnose the medical healthcare conditions Early detection of health care conditions advantages to patient care. The best medical care is taken only when the disease is accurately known. If the medical data is inaccurate the data can’t be predicted in an efficient manner. So, to help for the best prediction of the disease we might use a machine learning algorithm that algorithms help us to diagnose the diseases. Using data sources from hospitalizations, As we have started a new model called convolution neural model it is related to multimodal disease forecasting method with the help of our understanding. In the present technology no study other than big data analytics has focused on two data types When we compare with many other illness identifying algorithms, the algorithm we have had started has correctness of 94.8% along with that convergence speed and it is more powerful than CNN-unimodal sickness identifying algorithm.