Librería Samer Atenea
Librería Aciertas (Toledo)
Kálamo Books
Librería Perelló (Valencia)
Librería Elías (Asturias)
Donde los libros
Librería Kolima (Madrid)
Librería Proteo (Málaga)
Termin „choroba serca' obejmuje różnorodne schorzenia, które mają wpływ na serce człowieka. Kardiomiopatia i choroby sercowo-naczyniowe to tylko niektóre z kategorii chorób serca. Celem jest dokładniejsze przewidywanie rodzaju zawału serca, na który pacjent jest bardziej narażony w przyszłości, przy zmniejszonej liczbie atrybutów, wraz z sugerowanym leczeniem przy użyciu oceny KAPPA. Pierwotnie w przewidywaniu chorób serca uwzględniono trzynaście atrybutów, a mianowicie wiek, płeć, rodzaj bólu w klatce piersiowej, poziom cukru we krwi na czczo, nachylenie, CA, Exang, cholesterol w surowicy, Oldpeak, Thalach, RestECG, Thal i Trest-ciśnienie krwi. W proponowanej pracy 13 atrybutów zostało zredukowanych do 7, takich jak ból w klatce piersiowej, ciśnienie krwi w spoczynku, Exang, spoczynkowe EKG, Thalach, cholesterol w surowicy i angiografia wieńcowa. Do przewidywania rodzaju zawału serca wykorzystano trzy różne algorytmy, a mianowicie drzewo decyzyjne (C4.5), algorytm Naive Bayes i sieć neuronową, a następnie zastosowano ocenę KAPPA w celu uzyskania najbardziej prawdopodobnego rodzaju zawału. Zbiór danych wykorzystany do badania zawałów serca składa się z danych analitycznych. Łącznie ponad 500 rekordów z 7 atrybutami medycznymi (objawami) zostało wykorzystanych jako dane wejściowe do systemu.