تجزیه و تحلیل رویکرد الگوریتم های طبقه بندی داده کاوی برای پیش بینی بیماری قلبی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 تجزیه و تحلیل رویکرد الگوریتم های طبقه بندی داده کاوی برای پیش بینی بیماری قلبی دارای ۱۰ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد تجزیه و تحلیل رویکرد الگوریتم های طبقه بندی داده کاوی برای پیش بینی بیماری قلبی  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی تجزیه و تحلیل رویکرد الگوریتم های طبقه بندی داده کاوی برای پیش بینی بیماری قلبی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن تجزیه و تحلیل رویکرد الگوریتم های طبقه بندی داده کاوی برای پیش بینی بیماری قلبی :

سال انتشار : ۱۳۹۹

تعداد صفحات : ۱۰

بیماریهای قلبی از جمله علل شایع مرگ و میر در کشور میباشد که به دلیل تأثیر مستقیم آن بر سلامتی انسان، در پژوهش های پزشکی توجه فراوانی به آن دارند. طبق گزارش های سازمان بهداشت جهانی، هر ساله ۱۷۵ میلیون نفر به دلیل بیماریهای قلبی در حال مرگ هستند. یکی از مشکلات شایع در مراکز درمانی این است که همه متخصصان دانش و مهارت یکسان برای معالجه بیماران خود ندارند، در نتیجه تصمیم آنها ممکن است نتایج ضعیفی به همراه داشته باشد و بیماران را به سمت مرگ سوق دهد. شناسایی احتمال ابتلا به بیماری قلبی در فرد، یک فرآیند پیچیده برای پزشکان است زیرا نیاز به سالها تجربه و انجام آزمایشات پزشکی دارد. داده کاوی پتانسیل بسیار خوبی برای کاوش الگوهای پنهان در مجموعه داده های استاندارد جمع آوری شده در بخش پزشکی دارد. از این الگوها می توان برای انجام تشخیص بالینی استفاده کرد. در این پژوهش به سه الگوریتم طبقه بندی داده کاوی (شبکه عصبی مصنوعی، بیزی ساده و رگرسیون لجستیک) پرداخته شده و از آنها برای تهیه یک مدل پیش بینی به منظور تجزیه و تحلیل احتمال ابتلا به بیماری قلبی استفاده شده است. هدف اصلی این پژوهش مقایسه الگوریتمهای طبقه بندی در داده کاوی و شناسایی بهترین الگوریتم با حداکثر دقت برای ایجاد یک مدل پیش بینی خطر ابتلا به بیماری قلبی می باشد. در این مطالعه، مدل شبکه عصبی مصنوعی بهترین نتایج پیش بینی ۹۳% را به دست آورد. مطالعات مانند این واقعیت را نشان میدهد که پیش بینی دقیق و درک بهتر فرآیندهای پیچیده پزشکی به طور بالقوه می تواند منجر به نتایج مطلوب و استفاده بهینه از منابع مراقبت های بهداشتی شود.