Klinische und experimentelle Kardiologie
Offener Zugang

Abstrakt

Nichtinvasive Methode zur Vorhersage von Herzerkrankungen unter Verwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens für Photoplethysmograph-Signale

Tripti R. Kulkarni, Dushyanth ND

Das Herz ist ein sehr wichtiges Körperorgan, das das Blut in unserem Körper aufrechterhält und konjugiert. Laut einem Bericht der WHO sind Herzerkrankungen heute eine der wichtigsten Todesursachen. Zu den Symptomen einer Herzerkrankung gehören Herzrhythmusstörungen, Kurzatmigkeit, Schmerzen in Brust, Rücken oder Nacken, Müdigkeit und Angstzustände. Bei rechtzeitiger Diagnose können viele Leben gerettet werden. In dem vorgeschlagenen Modell versuchen wir, Herzerkrankungen bei einem Patienten mithilfe von maschinellem Lernen (ML) vorherzusagen. Dabei kommen verschiedene ML-Algorithmen wie Support Vector Classifiers, KNN und Entscheidungsbäume zum Einsatz. Es werden verschiedene ML-Algorithmen verwendet und ihre Genauigkeit wird miteinander verglichen.