Andere Kunden interessierten sich auch für
![Explorer les frontières : Le champ d'application de l'apprentissage automatique dans les applications modernes]( "Explorer les frontières : Le champ d'application de l'apprentissage automatique dans les applications modernes")
Explorer les frontières : Le champ d'application de l'apprentissage automatique dans les applications modernes28,99 €![L'apprendimento automatico nella diagnosi del rischio cardiovascolare]( "L'apprendimento automatico nella diagnosi del rischio cardiovascolare")
L'apprendimento automatico nella diagnosi del rischio cardiovascolare61,99 €![Machine Learning in Cardiovascular Risk Diagnosis]( "Machine Learning in Cardiovascular Risk Diagnosis")
Machine Learning in Cardiovascular Risk Diagnosis63,99 €![L'apprentissage automatique pour les débutants]( "L'apprentissage automatique pour les débutants")
L'apprentissage automatique pour les débutants28,99 €![Trading boursier automatisé à l'aide de l'apprentissage automatique]( "Trading boursier automatisé à l'aide de l'apprentissage automatique")
Trading boursier automatisé à l'aide de l'apprentissage automatique23,99 €![Combler le fossé - L'apprentissage automatique dans le secteur de la santé]( "Combler le fossé - L'apprentissage automatique dans le secteur de la santé")
Combler le fossé - L'apprentissage automatique dans le secteur de la santé28,99 €![L'apprentissage automatique et ses applications dans l'agriculture]( "L'apprentissage automatique et ses applications dans l'agriculture")
L'apprentissage automatique et ses applications dans l'agriculture29,99 €
Une quantification précise du risque de maladie cardiovasculaire aiguë est essentielle pour une gestion précoce et efficace du risque cardiovasculaire. Les modèles conventionnels s'appuient uniquement sur les facteurs de risque traditionnels (FRT). Souvent, ils n'intègrent pas les nouvelles variables de risque non traditionnelles, ce qui entraîne une sous-estimation ou une surestimation potentielle du risque, en particulier dans les diverses populations ethniques. Ce livre présente un nouveau cadre basé sur l'apprentissage automatique qui intègre les FRT avec des marqueurs échographiques non traditionnels tels que l'épaisseur intima-média de la carotide (cIMT) et les caractéristiques de la plaque carotide (cP), afin d'améliorer la précision prédictive. Il couvre le développement d'une architecture de diagnostic qui utilise des modèles intelligents hybrides optimisés à l'aide de différents algorithmes méta-heuristiques. Le cadre choisi présente l'avantage de pouvoir inclure de nouvelles variables de risque supplémentaires sans reconstruction méthodologique et de contribuer ainsi au développement de solutions fiables, efficaces et personnalisables pour la prédiction du risque de maladies cardiovasculaires dans les établissements de santé publique.