Librería Samer Atenea
Kálamo Books
Librería Elías (Asturias)
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.