数据转换知识:机器学习在计算机科学中的作用

对计算疾病标签的几何研究的探索介绍ECG显示数据转换知识的步骤使用计算相似度量像地球移动器距离显示健康不健康ECG自动集群这项工作说明,人们不仅能从看似无辜的ECG数据中生成实用知识,而且还能利用这些知识拯救心科专家未达标区的生命与网络服务式接口相联时,它可以为印度等中低收入国家多心血管疾病提供解决方案并使用计算数据聚合算法提高并增强自动化分类机制,如Troponinisoforms、CKMB和BNP未来方向包括研究来自不同人群的大型ECG数据集,收集自多样组合CVD条件不同的病人此外,我们主张这种程序性方法强健稳定化,而深学类疾病标签机制则易易动性不稳定性自动化临床数字跟踪处理系统无法接受这种不稳定性

心血管疾病每年在全世界造成1 790万死亡(31%)。75%以上的CVD死亡发生在中低收入国家与CVD相关联的死亡率大幅上升,向非传染病的流行病过渡尽管风险因素和社会经济状态大相径庭,但全国均匀模式印度在提供高质量保健方面面临巨大的挑战,特别是在农村领域,因为缺乏资源和训练有素的保健提供者。 缺乏资源根据病情的严重程度分级或分层处理病人,导致等待时间长促治疗,进一步恶化病人预测值此外,缺少专业心科专家严重影响病人临床预测,加重心血管疾病负担

心电图是日常临床实践的一个基本工具,全世界每年获取3亿多ECGECG对诊断从心律失常到心肌梗塞等各种心血管异常至关重要医院寄存器既无法准确估计心血管疾病负担,也无法识别驱动CVD流行的疾病驱动者,尽管CVD是最大的死亡原因。 这就需要开发自下而上新策略绘制社区级CVD负担图这样一项策略将不仅帮助我们讲解特殊疾病驱动器,而且还增强医院寄存器可视化全印度次大陆CVD实战重负

虽然印度次大陆为受CVD患者设计了大量药物,但缺乏系统数据库并计及印度广大民众的基因基础,也许是Achilles在开发政策或程序以更好地管理CVD时的脚步问题。新手智能开发自50多年前启动以来,电心图解释在临床ECG工作流中日益重要,它不仅在印度次大陆和世界其他地方普遍存在资源有限的临床环境中成为对医生解释的关键辅助提供负担得起、易获取和可扩缩计算平台并有能力处理大规模原始数据,不仅通过精确分解或优先处理最紧急条件提高专家人ECG解释,而且重要地降低误诊断ECG解释率为此,我们建议新式R基础开源软件,固有能力对ECG各种自动化几何可视化分类并基于相似性指数分类,以地球移动器距离测量

强自动化分类器整合并最小侵入分子生物标识器,如N-TTPRO-BNP、Crepinine Phospho Kinase-B)和Troponinisforms将构成开发有效精准分治系统的理由,不仅实现心肌梗塞高检测率,还精确分解或优先排序最紧急条件生物标志器正作为一种新技术出现,以查找多种疾病的先兆,包括Epilepsy

工作显示使用欧几里得距离等基本几何思想或相似性检测度量像地球移动器常用面部检测问题距离可提供健康ECG标签达八成精度帮助初级卫生中心理解ECG使用工作并进一步向病人提供转介建议视觉成像工具整合生物标志像Troponinisorps、CKMB和BNP可能提高自动分类ECG正确性并可能增加工具成本的能力。 未来软件可望使用相似性算法将ECG划分为这五大类并具有一定信任度,EMD等算法有许多不同的实现方法基于我们选择的分辨方式,即分解方式曼哈顿分解可能与emdL1机制产生不同结果

我们甚至可以部署截然不同方法,如可见度图,用时间序列数据的不同方面自动标注健康带病ECGsEMD和VG都可生成混合机制未来的一个主要方向是研究集群空间中健康不健康的ECG矢量的跨方性质,为离线太近或混淆时的疾病标签提供指南健康与不健康ECGs等值小数第二位时,还可能出现偏差点等量健康不健康世界产生这类问题的原因是数据集规模有限和多样性有限,自然需要ECG大多样数据集,不同于Cardiac修饰和生物标志等模式

最后,印度临床社区一直难解的主要问题之一是ECG或任何其他临床数字迹宫颈X光片等医科医生使用HealthyECG表示的差别太大时,应贴上标签“Healthy”。这项工作成功从使用地球移动器距离合用“健康”ECG中选取代名词“健康”ECG,所依据的假设是,该代名词“健康”ECG应显示最大相似度与给定合用词中所有其他“健康”ECG有趣的是,医学界的一个严重问题终于在计算相似度和机器学习世界中解决

作家是计算机科学学院UPES教授