Modèle prédictif clinique utilisant l'apprentissage automatique

Dans le secteur des soins de sant?, l'analyse des big data est extr?mement importante, ?videmment parce que le secteur lui-m?me abrite une vaste mer de donn?es. L'analytique est utilis?e pour examiner ces ensembles de donn?es et d?couvrir des informations et des tendances cach?es afin d'extraire des connaissances et d'anticiper des r?sultats. Les approches actuelles manquent de pr?cision en mati?re de cat?gorisation et de pr?diction, car la collecte de donn?es cliniques et de soins de sant? structur?s prend beaucoup de temps et la pr?diction pr?cise des maladies ? l'aide de rapports en temps r?el est une t?che difficile et exigeante en termes de calcul. Par cons?quent, il est essentiel de comprendre les motifs qui sous-tendent les approches d'apprentissage automatique dans le domaine de la sant?, car la pr?cision et l'exactitude sont souvent cruciales dans les probl?mes de sant?. L'objectif est de construire un mod?le pr?dictif d'apprentissage automatique clinique g?n?ralis? en utilisant des algorithmes de classification supervis?e, afin de pr?dire diverses maladies courantes mais graves par le biais d'une sortie binaire.