Beschreibung
Der Begriff Herzkrankheit umfasst verschiedene Krankheiten, die das menschliche Herz emotional beeinflussen. Kardiomyopathie und Herz-Kreislauf-Erkrankungen sind einige Kategorien von Herzkrankheiten. Das Ziel ist, genauer vorherzusagen, welche Art von Herzinfarkt bei einem Patienten in Zukunft wahrscheinlicher ist, und zwar mit weniger Attributen und einer entsprechenden Behandlung unter Verwendung der KAPPA-Bewertung. Ursprünglich wurden dreizehn Attribute, nämlich Alter, Geschlecht, Art der Brustschmerzen, Nüchternblutzucker, Steigung, CA, Exang, Serumcholesterin, Oldpeak, Thalach, RestECG, Thal und Trest-Blutdruck, zur Vorhersage der Herzerkrankung herangezogen. In dieser vorgeschlagenen Arbeit werden die 13 Attribute auf 7 Attribute reduziert, darunter Brustschmerzen, Ruheblutdruck, Exang, Ruhe-EKG, Thalach, Serumcholesterin und Koronarangiographie. Drei verschiedene Algorithmen, nämlich Entscheidungsbaum (C4.5), Naive Bayes und Neuronales Netzwerk, werden für die Vorhersage des Herzinfarkt-Typs verwendet, und dann wird die KAPPA-Bewertung angewendet, um den wahrscheinlichsten Infarkt-Typ auszugeben. Der für Herzinfarkte verwendete Datensatz besteht aus analytischen Daten. Insgesamt werden mehr als 500 Datensätze mit 7 medizinischen (Symptom-)Attributen als Eingabe für das System verwendet.
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