最好的医疗保健改善机器学习项目

有各种潜在的医疗项目,是基于机器学习算法。在这个项目中,我们将讨论心脏方面的疾病诊断应用程序,建立数据分析和机器学习的概念。这个项目有很大的需求在现实世界中,同时,世界各地的医生想要准确检测疾病。

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这个应用程序的目标是什么?

这个应用程序是基于人工智能和数据分析,也可以用于各种医疗技术的其他领域。这个系统是用来检测心脏疾病相关的肌肉。它使用数据挖掘技术,它被认为是准确的,在其他技术。应用程序需要输入参数如血糖、性、心电图、血压、和年龄。广泛应用于医学领域的医生,病人,和学生。

使用的方法和硬件是什么?

机器学习算法,它是基于java的开放数据源(WEKA),它使用数据挖掘技术。Arduino基于单片机用于监控连续心肌信号。分析了信号给准确的结果。数据然后相比庞大的数据集,并研究了算法找到相匹配的模式。

这个应用程序还需要保持定期更新由医生在它有助于学习的应用程序。Arduino单片机板是用来计算信号。心跳也需要传感器,监测心脏不时地。脉冲信号是等价的,给出了输出的心跳。电动蜂鸣器是用来给警报声音时必要的。

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温度和湿度传感器研究的天气也会影响心跳信号。许多算法可用于实现该项目,如MATLAB, WEKA,塔纳格拉等。

项目实施

第一步是输入所需的所有属性的计算。数据将被发送到单片机,将比较它与巨大的数据集。单片机还考虑其他因素,如温度和湿度,给准确的结果。的输出将从0 - 4 0代表没有心脏病,和4是最坏的情况下。

云服务器为用户提供数据集、更新和管理。警报信号可以用来通知病人最坏的或没有疾病。

结论

最后结果显示使用的是病人和医生。结果会容易理解;我们建议保持数字。应用程序也将提出有建设性的意见为各种医疗部门的其他项目。

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2022世界杯亚洲区赛程表时间 •发表:2019-10-30•最后更新:2021-06-16