Εφαρμογή τεχνικών μηχανικης μάθησης για την δημιουργία μοντέλων κατηγοριοποίησης ασθενών - (:unkn) unknown (My University, 2022)
Σκοπός: Οι καρδιαγγειακές παθήσεις είναι ένα μείζον πρόβλημα, που απασχολεί όλο τον κόσμο, με σοβαρές επιπτώσεις στην κοινωνία, την οικονομία και την ψυχολογία, του ατόμου και του κοινωνικού συνόλου. Αποτελεί την πρώτη αιτία θανάτου, μαζί με τον καρκίνο. Σκοπός αυτης της μελέτης είναι η εύρεση τεχνικών μηχανικής μάθησης, για την δημιουργία ενός μοντέλου πρόβλεψης των καρδιαγγειακών παθήσεων. Μέθοδοι: Πλήθος ερευνών πραγματοποιούνται γύρω από την εύρεση όλων των καρδιαγγειακών παθήσεων σε πρώιμο στάδιο. Εμείς μελετήσαμε είκοσι βιβλιογραφικές αναφορές, των τελευταίων πέντε ετών, αναζητώντας τα πιο σύγχρονα συστήματα. Στην πορεία, βασισμένοι σε ένα αρχικό dataset 70.000 εγγραφών, δημιουργήσαμε έναν κανόνα, δοκιμάζοντας διάφορους αλγορίθμους ταξινόμησης, στο WEKA, αναζητώντας εκείνον με την καλύτερη απόδοση. Τα χαρακτηριστικά του dataset, αφορούσαν δεδομένα, προηγούμενων ασθενών, που επηρεάζουν τις καρδιαγγειακές παθήσεις, όπως η ηλικία, το φύλο, η πίεση και το κάπνισμα. Έπειτα από την επιλογή αλγορίθμου και την διεξαγωγή του κανόνα, δημιουργήσαμε εφαρμογή πρόβλεψης καρδιαγγειακών παθήσεων, χρησιμοποιώντας το την php, html και το XAMPP. Αποτελέσματα: Τα αποτελέσματα ανέδειξαν πιο αποτελεσματικό αλγόριθμο τον J48 με min number of objects 200 και ποσοστό ακρίβειας 73.3576 %. Το τελικό σύστημα δοκιμάστηκε με δέκα έτοιμα δείγματα από το αρχικό dataset και ταξινόμησε σωστά τα 7 από τα 10.
Keywords: μηχανική μάθηση, συστήματα υποστήριξης αποφάσεων, μοντέλα κατηγοριοποίησης ασθενών, πρόβλεψη καρδιακών παθήσεων; machine learning, data analysis