Detection of heartbeat abnormalities from phonocardiography using machine learning

2021

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/confluence51648.2021.9377164
Достоверность данных 85 высокая
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

The paper presents the application of machine learning (MO) methods for detecting cardiovascular diseases based on phonocardiograms. Data on the high prevalence of heart disease among individuals are presented, which led to the development of models for use as additional tools for predicting heart disease. Stresses that the improvement of predictive models, development of an electronic stethoscope and their implementation in clinical practice is an important element in support of medical decision-making should be based on interdisciplinary cooperation between clinicians and specialists in the field of information technology.