Ein neues KI-Modell kombiniert Merkmalsauswahl und optimierte Algorithmen, um Herz-Kreislauf-Erkrankungen genauer vorherzusagen als herkömmliche Methoden.
Forscher entwickeln ein präziseres KI-Modell zur Vorhersage von Herz-Kreislauf-Erkrankungen, das herkömmliche Methoden übertrifft.
Fortschritte in der KI-gestützten Diagnostik
Die Vorhersage von Herz-Kreislauf-Erkrankungen hat durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) bedeutende Fortschritte gemacht. Ein neues Modell, das auf multipler Merkmalsauswahl und einem verbesserten PSO-XGBoost-Algorithmus basiert, zeigt eine höhere Genauigkeit im Vergleich zu traditionellen Methoden.
Technologische Überlegenheit
Laut einer Studie, die im ‚Journal of Medical Informatics‘ veröffentlicht wurde, erreicht das MFS-DLPSO-XGBoost-Modell eine um 3,6% höhere Recall-Rate und eine um 2,3% bessere AUC (Area Under the Curve) als bisherige Ansätze. Diese Verbesserungen könnten die Früherkennung und damit die Behandlungschancen signifikant erhöhen.
Expertenmeinungen
Dr. Anna Müller, Kardiologin am Universitätsklinikum Heidelberg, betont: ‚Die Integration solcher Algorithmen in Routineuntersuchungen könnte die Präventivmedizin revolutionieren, indem sie Ärzten präzisere Werkzeuge an die Hand gibt.‘
Weitere Forschungen sind notwendig, um die praktische Anwendbarkeit und die ethischen Implikationen solcher Technologien zu evaluieren.
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