Beschreibung
Dieses Lehrbuch befasst sich eingehend mit der Frage, wie Algorithmen des maschinellen Lernens effektiv zur Erkennung und Klassifizierung von Herzkrankheiten eingesetzt werden können. Es überbrückt die Kluft zwischen Gesundheitswesen und Computerintelligenz, indem es theoretische Grundlagen, praktische Implementierungen und reale Anwendungen des maschinellen Lernens in der Kardiologie vorstellt.1 Das Buch beginnt mit einem Überblick über Herz-Kreislauf-Erkrankungen und ihre globalen Auswirkungen und befasst sich dann mit wesentlichen medizinischen Merkmalen und Datensätzen, die für Herzerkrankungen relevant sind. Anschließend werden verschiedene Techniken des maschinellen Lernens - darunter Entscheidungsbäume, Support Vector Machines, neuronale Netze, k-nearest neighbors, Ensemble-Methoden und Deep Learning - und ihre Rolle bei der Vorhersagemodellierung systematisch untersucht. Jedes Kapitel enthält detaillierte Erklärungen zu den Algorithmen, Metriken zur Modellbewertung (wie Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score und ROC-AUC) und Fallstudien mit öffentlich zugänglichen Datensätzen wie dem Cleveland Heart Disease Dataset. Ethische Erwägungen, Datenschutz und Herausforderungen bei der klinischen Anwendung werden ebenfalls erörtert Dieses Lehrbuch dient als wertvolle Ressource für Studenten, Forscher, Datenwissenschaftler und Fachkräfte im Gesundheitswesen.
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