アルコール依存症と薬物依存のジャーナル
オープンアクセス

概要

機械学習技術を用いた効果的な心臓病検出

Kashish Agarwal*、Ayush Singh、Hrithik Maheshwari

世界保健機構（WHO）によると、心臓病は世界中で主な死亡原因であり、毎年約1,790万人（全死亡者の32%）が心臓病で亡くなっています。この疾患群には、冠状動脈性心疾患、脳血管疾患、リウマチ性心疾患、その他の疾患が含まれます。心臓病や脳卒中の日常的な行動上の危険因子のほとんどには、偏食、運動不足、無気力、喫煙や飲酒が含まれます。これらの危険因子は、血圧上昇、血糖値上昇、血中脂質上昇、肥満として人々に現れることがあります。これらの中間危険因子は、プライマリケア施設で測定でき、心臓発作、脳卒中、心不全などの心臓合併症のリスク増加を示すのに役立ちます。

従来の方法では、病気の検出は医師が臨床検査報告書に基づいて行います。このプロセスでは、ヒューマンエラー係数を減らすために患者が複数の医師に相談する必要があり、多額の費用がかかるだけでなく、膨大な時間もかかります。この問題を解決するソリューションとして、さまざまな機械学習ベースの技術を使用して、非侵襲的なソリューションを提供しています。本稿では、患者が何らかの心臓病を患っているかどうかを確認するために使用できるこのような機械技術を使用することを提案します。いくつかのベンチマークデータセットで私たちのアプローチを評価し、それが既存の最先端技術を上回り、大きな貢献を果たすことを示しています。