Modello clinico predittivo con l'apprendimento automatico

Nel settore sanitario, l'analisi dei big data ? estremamente importante, evidentemente perch? il settore stesso ospita un vasto mare di dati. L'analitica viene utilizzata per esaminare questi set di dati e scoprire informazioni e tendenze nascoste, al fine di estrarre conoscenze e anticipare i risultati. Gli approcci attuali mancano di una considerevole accuratezza di categorizzazione e previsione, poich? il reperimento di dati clinici e sanitari strutturati richiede molto tempo e la previsione accurata delle malattie utilizzando rapporti in tempo reale ? un compito difficile e ad alta intensit? computazionale. Pertanto, la comprensione delle motivazioni alla base degli approcci di apprendimento automatico in ambito sanitario ? essenziale, poich? la precisione e l'accuratezza sono spesso fondamentali nei problemi sanitari. L'obiettivo ? costruire un modello clinico generalizzato di apprendimento automatico che utilizzi algoritmi di classificazione supervisionati, al fine di prevedere varie malattie comuni ma gravi attraverso un output binario.