EfficientNet in Digital Twin-Based Cardiac Arrest Prediction and Analysis

Dieses Kapitel untersucht die Integration von EfficientNet, einem hochmodernen Deep-Learning-Modell, mit der Digital-Twin-Technologie zur Vorhersage und Analyse von Herzstillständen in Echtzeit. Die Studie beleuchtet die Grenzen des traditionellen maschinellen Lernens und der Deep-Learning-Modelle in Echtzeit-Analysen und führt EfficientNetts Compound-Skalierungsmethode für verbesserte Vorhersagegenauigkeit und Recheneffizienz ein. Das vorgeschlagene Rahmenwerk kombiniert EfficientNet mit einem digitalen Zwillingssystem, um ein dynamisches, patientenspezifisches Modell des kardiovaskulären Systems zu erstellen, das eine Risikobewertung und Simulation kardialer Ereignisse in Echtzeit ermöglicht. Die Studie betont auch den Einsatz von föderierten Lern- und Datenweitergabetechniken, um die Diagnosegenauigkeit zu verbessern und gleichzeitig die Rechenkosten zu senken. Leistungsbewertungen zeigen, dass EfficientNet herkömmlichen CNN-Modellen wie VGG16 und ResNet50 hinsichtlich Genauigkeit, Präzision, Rückruf und Formel-1-Punktzahl überlegen ist. Die Integration von EfficientNet mit der Digital-Twin-Technologie bietet einen vielversprechenden Ansatz zur frühen und präzisen Beurteilung des Herzrisikos, der potenziell die vorausschauende Gesundheitsversorgung revolutioniert und die Ergebnisse der Patienten verbessert.