Klinisches Vorhersagemodell durch maschinelles Lernen

In der Gesundheitsbranche ist die Big-Data-Analytik von gro er Bedeutung, da die Branche selbst ein riesiges Meer von Datens?tzen beherbergt. Die Analytik wird eingesetzt, um diese Datens?tze zu untersuchen und verborgene Informationen und Trends aufzudecken, um Wissen zu extrahieren und Ergebnisse vorherzusehen. Die derzeit vorhandenen Ans?tze lassen eine erhebliche Kategorisierungs- und Vorhersagegenauigkeit vermissen, da das Abrufen strukturierter Daten aus dem Gesundheitswesen und klinischen Bereichen zeitaufw?ndig ist und die genaue Vorhersage von Krankheiten anhand von Echtzeitberichten eine schwierige und rechenintensive Aufgabe darstellt. Daher ist es wichtig, die Motive hinter den Ans?tzen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen zu verstehen, da Pr?zision und Genauigkeit bei Problemen im Gesundheitswesen oft entscheidend sind. Ziel ist es, ein verallgemeinertes klinisches maschinelles Lernvorhersagemodell unter Verwendung ?berwachter Klassifizierungsalgorithmen zu erstellen, um verschiedene h?ufige, aber schwere Krankheiten anhand einer bin?ren Ausgabe vorherzusagen.