Overview

Ce manuel propose une exploration approfondie de la manière dont les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être appliqués efficacement pour détecter et classer les maladies cardiaques. Il comble le fossé entre les soins de santé et l'intelligence informatique en présentant les fondements théoriques, les mises en oeuvre pratiques et les applications concrètes de l'apprentissage automatique en cardiologie.En commençant par une vue d'ensemble des maladies cardiovasculaires et de leur impact mondial, le livre examine les caractéristiques médicales essentielles et les ensembles de données pertinents pour les maladies cardiaques. Chaque chapitre comprend des explications algorithmiques détaillées, des mesures d'évaluation des modèles (telles que l'exactitude, la précision, le rappel, le score F1 et le ROC-AUC) et des études de cas utilisant des ensembles de données accessibles au public, tels que l'ensemble de données sur les maladies cardiaques de Cleveland. Les considérations éthiques, la confidentialité des données et les défis du déploiement clinique sont également abordés. Ce manuel constitue une ressource précieuse pour les étudiants, les chercheurs, les scientifiques des données et les professionnels de la santé.