Введение: В сфере здравоохранения способность точно прогнозировать и диагностировать заболевания имеет первостепенное значение. Используя достижения в области машинного обучения, я отправился в путешествие, чтобы проанализировать набор данных Cleveland Heart Disease и разработать прогностические модели, которые могли бы помочь в раннем выявлении и профилактике сердечных заболеваний. Мои исследования привели меня к использованию трех мощных алгоритмов машинного обучения: Neural..

На протяжении 2010-х годов наиболее популярными областями Data Science были компьютерное зрение, обработка естественного языка, прогнозная аналитика и звуковой анализ. Однако вскоре, в 2020-х, ситуация изменится. Новые области станут более важными, и одно из приложений, которое будет быстро расти, - это анализ биосигналов , в частности - анализ электрокардиограммы (ЭКГ) наряду с анализом данных на основе акселерометра, анализ энцефалограммы (ЭЭГ) и др. Основная причина этого..

Эта работа направлена ​​на обнаружение нарушений работы сердца по звуку. Обычно врачи проводят регулярный контроль с помощью стетоскопа (возможно, один раз в год). Стетоскоп действительно полезен для обнаружения нарушений, указывающих на необходимость дальнейшего исследования. В настоящее время существуют цифровые стетоскопы и мобильные устройства, которые каждый может использовать для записи тонов своего сердца, однако, слушая звук, не обладая медицинскими знаниями, недостаточно..