Ein verbessertes KI-Modell kombiniert Merkmalsauswahl und Partikelschwarmoptimierung, um Herz-Kreislauf-Erkrankungen genauer vorherzusagen als herkömmliche Methoden.
Forscher haben ein KI-Modell entwickelt, das Herz-Kreislauf-Erkrankungen mit höherer Genauigkeit vorhersagt als traditionelle Methoden.
Fortschritte in der KI-gestützten Diagnostik
Die Vorhersage von Herz-Kreislauf-Erkrankungen hat durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) einen bedeutenden Fortschritt erlebt. Ein Team von Forschern hat das MFS-DLPSO-XGBoost-Modell entwickelt, das eine Kombination aus mehrfacher Merkmalsauswahl und verbesserter Partikelschwarmoptimierung nutzt. Laut einer im Journal of Medical Informatics veröffentlichten Studie erreicht dieses Modell eine Recall-Rate von 71,4% und eine Präzision von 76,3%.
Überlegenheit gegenüber traditionellen Methoden
„Das Modell übertrifft herkömmliche diagnostische Methoden deutlich“, erklärt Dr. Wei Zhang, einer der Hauptautoren der Studie. „Durch die Analyse einer Vielzahl von Risikofaktoren können wir präzisere Vorhersagen treffen, was für die Früherkennung entscheidend ist.“
Die Technologie hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Ärzte Patienten mit einem Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen identifizieren, zu verändern. Praktische Anwendungen umfassen die Integration in klinische Entscheidungshilfesysteme, die Ärzte bei der Risikobewertung unterstützen.
Klinische Implikationen und Zukunftsperspektiven
Die Forscher betonen, dass das Modell nicht nur die Genauigkeit verbessert, sondern auch die Effizienz in der Diagnostik steigert. „Dies könnte zu einer personalisierteren und zeitnahen Behandlung führen“, so Zhang. Weitere Studien sind geplant, um die Technologie in verschiedenen klinischen Umgebungen zu testen.
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