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심장병은 전 세계적으로 사망 원인 중 하나로 남아 있으며, 조기 발견과 예방이 매우 중요합니다. 기계 학습 기술은 환자 데이터를 분석하고 위험 요소를 식별하여 심장 마비 가능성을 예측하는 유망한 경로를 제공합니다. 본 연구는 개별 환자의 특성과 병력을 바탕으로 심장 마비의 가능성을 평가하기 위해 기계 학습 알고리즘을 활용한 예측 모델 개발을 탐구합니다. 데이터셋은 인구 통계 정보, 생활 습관 요인, 병력 및 심전도(ECG), 콜레스테롤 수치, 혈압 측정 결과와 같은 진단 검사의 결과를 포함한 포괄적인 범위의 특징으로 구성됩니다. 데이터 분석을 위한 준비를 위해 데이터 정리, 정규화 및 특징 공학과 같은 전처리 기술이 적용됩니다. 미래를 바라보며 본 기사는 다중 모드 데이터 소스의 통합, 실시간 위험 평가 시스템 및 표준화된 벤치마크 및 평가 프로토콜 개발을 위한 협력적 노력을 포함하여 향후 연구를 위한 유망한 경로를 식별합니다. 여러 연구로부터 얻어진 집단 지식을 종합함으로써, 이 역사적 리뷰는 기계 학습을 활용한 선제적 심혈관 건강 관리 및 예방 전략에 관한 지속적인 노력에 정보를 제공하고 영감을 주는 것을 목표로 합니다.
Bodake et al. (Mon,)은 이 질문을 연구했습니다.