A multi-level decision-making framework for heart-related disease prediction and recommendation

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorVedna Sharma
dc.contributor.authorSurender Singh Samant
dc.date.accessioned2024-03-15T12:58:35Z
dc.date.available2024-03-15T12:58:35Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractThe precise prediction of health-related issues is a significant challenge in healthcare, with heart-related diseases posing a particularly threatening global health problem. Accurate prediction and recommendation for heart-related diseases are crucial for timely and effective treatment solutions. The primary objective of this study is to develop a classification model capable of accurately identifying heart diseases and providing appropriate recommendations for patients. The proposed system utilizes a multilevel-based classification mechanism employing Support Vector Machines. It aims to categorize heart diseases by analyzing patient’s vital parameters. The performance of the proposed model was evaluated by testing it on a dataset containing patient records. The generated recommendations are based on a comprehensive assessment of the severity of clinical features exhibited by patients, including estimating the associated risk of both clinical features and the disease itself. The predictions were evaluated using three metrics: accuracy, specificity, and the receiver operating characteristic curve. The proposed Multilevel Support Vector Machine (MSVM) classification model achieved an accuracy rate of 94.09% in detecting the severity of heart disease. This makes it a valuable tool in the medical field for providing timely diagnosis and treatment recommendations. The proposed model presents a promising approach for accurately predicting heart-related diseases and highlights the potential of soft computing techniques in healthcare. Future research could focus on further enhancing the proposed model’s accuracy and applicability.
dc.description.abstractotherТочне прогнозування проблем, пов’язаних зі здоров’ям, є серйозною проблемою в галузі охорони здоров’я, причому серцево-судинні захворювання становлять особливо загрозу в глобальній проблемі охорони здоров’я. Точне прогнозування та рекомендації щодо серцево-судинних захворювань мають вирішальне значення для надання своєчасного та ефективного лікування. Основною метою цього дослідження є розроблення моделі класифікації, здатної точно ідентифікувати захворювання серця та надати відповідні рекомендації для пацієнтів. Запропоновано систему, яка застосовує багаторівневий механізм класифікації з використанням опорних векторних машин. Він спрямований на класифікацію захворювань серця шляхом аналізу життєво важливих параметрів пацієнта. Ефективність запропонованої моделі оцінено шляхом її тестуванням на наборі даних, який містить записи пацієнтів. Сформовані рекомендації ґрунтуються на всебічному оцінюванні тяжкості клінічних проявів, які демонструють пацієнти, включно з пов’язаним ризиком як клінічних ознак, так і самого захворювання. Прогнози оцінено за трьома показниками: точність, специфічність і крива робочих характеристик приймача. Запропонована модель класифікації Multilevel Support Vector Machine (MSVM) досягла рівня точності 94,09% у виявленні тяжкості серцевих захворювань, що робить її цінним інструментом у галузі медицини для надання своєчасної діагностики та рекомендацій щодо лікування. Запропонована модель дає багатообіцяльний підхід для точного прогнозування захворювань, пов’язаних із серцем, і засвідчує потенціал методів програмного обчислення в сфері охорони здоров’я. Подальші дослідження можна зосередити на удосконаленні підвищення точності та застосовності запропонованої моделі.
dc.format.pagerangeС. 7-20
dc.identifier.citationSharma, V. A multi-level decision-making framework for heart-related disease prediction and recommendation / Vedna Sharma, Surender Singh Samant // Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал. – 2023. – № 4. – С. 7-20. – Бібліогр.: 33 назв.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2023.4.01
dc.identifier.orcid0000-0003-3001-0931
dc.identifier.orcid0000-0001-8619-3779
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/65560
dc.language.isoen
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.relation.ispartofСистемні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал, № 4
dc.subjecthealthcare
dc.subjectheart disease
dc.subjectclassification model
dc.subjectlearning techniques
dc.subjectохорона здоров’я
dc.subjectзахворювання серця
dc.subjectмодель класифікації
dc.subjectметоди навчання
dc.subject.udc62-50
dc.titleA multi-level decision-making framework for heart-related disease prediction and recommendation
dc.title.alternativeБагаторівнева система прийняття рішень для прогнозування та рекомендацій щодо захворювань, пов’язаних із серцем
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
P.7-20.pdf
Розмір:
309.67 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Системні дослідження та інформаційні технології: міжнародний науково-технічний журнал, № 4