До аналізу та синтезу попередніх досліджень з раннього прогнозування зупинки серця

Додати до Менділі

Основні моменти

Проведено огляд досліджень прогнозування зупинки серця.

Включені дослідження, що використовували методи машинного навчання.

Для аналізу включених досліджень було запропоновано багатошарову інтегративну структуру.

Результати показали, що методи машинного навчання дають прийнятні результати.

Були визначені майбутні роботи та запропоновані дослідникам.

Анотація

Передумови

Однією із значних проблем у галузі охорони здоров’я є низький рівень виживання людей, які пережили раптову зупинку серця. Раннє прогнозування зупинки серця може забезпечити час, необхідний для втручання та запобігання його нападу з метою зменшення смертності. Традиційні статистичні методи використовувались для прогнозування зупинки серця. Вони часто аналізували відмінності на рівні групи, використовуючи обмежену кількість змінних. З іншого боку, підхід до машинного навчання, який є частиною зростаючої тенденції прогнозного медичного аналізу, забезпечив персональний прогнозуючий аналіз більш складних даних і дав чудові результати.

Об’єктивна

Ця робота має дві цілі. По-перше, він пропонує систематичний огляд для оцінки можливостей та ефективності методів машинного навчання при прогнозуванні ризику зупинки серця. По-друге, він пропонує інтегративну основу для синтезу досліджень у цій галузі.

---