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在巴西的一个州，利用机器学习绘制缺血性心脏病的风险( Mapping risk of ischemic heart disease using machine learning in a Brazilian state )
M Bergamini PH Iora TAH Rocha YP Tchuisseu LD Andrade
心血管疾病是全球死亡的主要原因。在城市一级预测缺血性心脏病(IHD)死亡率的机器学习研究非常有限。本文的目的是建立并验证一个心脏保健指数(HHCI)，以根据部位和危险因素预测IHD的风险。使用二级数据、地理信息系统(GIS)和机器学习来验证HHCI，并对巴拉那州的IHD市政风险进行分层。结果表明，Moran s I=0.6472,P值=0.001)呈正的空间自相关，显示了高IHD死亡率的群体。经验证，支持向量机的RMSE为0.789，误差比接近1(0.867)，是8种机器学习算法中预测效果最好的。在该州的北部和西北部地区，HHCI较低，死亡率集群模式较高。通过ML建立HHCI，我们可以预测市一级的IHD死亡率，确定影响这些地方健康状况的预测特征，指导卫生管理决策，以改善巴拉那州紧急护理网络中的IHD。
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