Prediction of Angina Pectoris

Dieses Kapitel vertieft sich in die Vorhersage der Angina pectoris, eines kritischen Symptoms einer koronaren Herzkrankheit, und nutzt dabei maschinelle Lerntechniken. Die Studie untersucht das Potenzial, herkömmliche Diagnoseverfahren wie EKG- und MRT-Tests durch eine effizientere, digitale Lösung zu ersetzen. Die Forschung untersucht verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens, darunter logistische Regression, Unterstützungsvektormaschinen, Random Forest und XGBoost, um die effektivste Methode zur Vorhersage von Angina zu identifizieren. Die Studie erreicht eine beeindruckende Genauigkeit von 94% mit dem Zufallsforst-Algorithmus. Das Kapitel behandelt auch die Implementierung einer chatbot-artigen Plattform, um eine benutzerfreundliche Benutzeroberfläche für Patienten zu schaffen. Die Forschung unterstreicht die Bedeutung der Früherkennung und das Potenzial des maschinellen Lernens bei der Verbesserung der Ergebnisse im Gesundheitswesen. Die Studie schließt mit einer Diskussion über den zukünftigen Umfang des Projekts, einschließlich der Integration zusätzlicher Krankheiten und personalisierter Ernährungsempfehlungen.