Articles de revues sur le sujet « Heart Failure, Machine Learning, Decision Support, Telemonitoring »
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Nagavelli, Umarani, Debabrata Samanta et Partha Chakraborty. « Machine Learning Technology-Based Heart Disease Detection Models ». Journal of Healthcare Engineering 2022 (27 février 2022) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7351061.
Texte intégralRahman, Mohammed Ashikur, et Afidalina Tumian. « Variables Influencing Machine Learning-Based Cardiac Decision Support System : A Systematic Literature Review ». Applied Mechanics and Materials 892 (juin 2019) : 274–83. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.892.274.
Texte intégralTuan Le, Minh, Minh Thanh Vo, Nhat Tan Pham et Son V.T Dao. « Predicting heart failure using a wrapper-based feature selection ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 21, no 3 (10 mars 2021) : 1530. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v21.i3.pp1530-1539.
Texte intégralB, Kavyashree, et Rakesh M D. « Prediction of Cardiac Arrhythmia using Machine Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 9 (30 septembre 2022) : 1698–706. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.46900.
Texte intégralSax, Dana R., Lillian R. Sturmer, Dustin G. Mark, Jamal S. Rana et Mary E. Reed. « Barriers and Opportunities Regarding Implementation of a Machine Learning-Based Acute Heart Failure Risk Stratification Tool in the Emergency Department ». Diagnostics 12, no 10 (11 octobre 2022) : 2463. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12102463.
Texte intégralMuntasir Nishat, Mirza, Fahim Faisal, Ishrak Jahan Ratul, Abdullah Al-Monsur, Abrar Mohammad Ar-Rafi, Sarker Mohammad Nasrullah, Md Taslim Reza et Md Rezaul Hoque Khan. « A Comprehensive Investigation of the Performances of Different Machine Learning Classifiers with SMOTE-ENN Oversampling Technique and Hyperparameter Optimization for Imbalanced Heart Failure Dataset ». Scientific Programming 2022 (9 mars 2022) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3649406.
Texte intégralHussain, Lal, Imtiaz Ahmed Awan, Wajid Aziz, Sharjil Saeed, Amjad Ali, Farukh Zeeshan et Kyung Sup Kwak. « Detecting Congestive Heart Failure by Extracting Multimodal Features and Employing Machine Learning Techniques ». BioMed Research International 2020 (18 février 2020) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2020/4281243.
Texte intégralAl Mudawi, Naif, et Abdulwahab Alazeb. « A Model for Predicting Cervical Cancer Using Machine Learning Algorithms ». Sensors 22, no 11 (29 mai 2022) : 4132. http://dx.doi.org/10.3390/s22114132.
Texte intégralHaq, Amin Ul, Jian Ping Li, Muhammad Hammad Memon, Shah Nazir et Ruinan Sun. « A Hybrid Intelligent System Framework for the Prediction of Heart Disease Using Machine Learning Algorithms ». Mobile Information Systems 2018 (2 décembre 2018) : 1–21. http://dx.doi.org/10.1155/2018/3860146.
Texte intégralJasinska-Piadlo, A., R. Bond, P. Biglarbeigi, R. Brisk, P. Campbell et D. McEneaneny. « What can machines learn about heart failure ? A systematic literature review ». International Journal of Data Science and Analytics 13, no 3 (30 décembre 2021) : 163–83. http://dx.doi.org/10.1007/s41060-021-00300-1.
Texte intégralLv, Haichen, Xiaolei Yang, Bingyi Wang, Shaobo Wang, Xiaoyan Du, Qian Tan, Zhujing Hao, Ying Liu, Jun Yan et Yunlong Xia. « Machine Learning–Driven Models to Predict Prognostic Outcomes in Patients Hospitalized With Heart Failure Using Electronic Health Records : Retrospective Study ». Journal of Medical Internet Research 23, no 4 (19 avril 2021) : e24996. http://dx.doi.org/10.2196/24996.
Texte intégralMedic, Goran, Melodi Kosaner Kließ, Louis Atallah, Jochen Weichert, Saswat Panda, Maarten Postma et Amer EL-Kerdi. « Evidence-based Clinical Decision Support Systems for the prediction and detection of three disease states in critical care : A systematic literature review ». F1000Research 8 (8 octobre 2019) : 1728. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.20498.1.
Texte intégralMedic, Goran, Melodi Kosaner Kließ, Louis Atallah, Jochen Weichert, Saswat Panda, Maarten Postma et Amer EL-Kerdi. « Evidence-based Clinical Decision Support Systems for the prediction and detection of three disease states in critical care : A systematic literature review ». F1000Research 8 (27 novembre 2019) : 1728. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.20498.2.
Texte intégralAssegie, Tsehay Admassu, Vadivel Elanangai, Josephin Shermila Paulraj, Mani Velmurugan et Daya Florance Devesan. « Evaluation of feature scaling for improving the performance of supervised learning methods ». Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 12, no 3 (1 juin 2023) : 1833–38. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v12i3.5170.
Texte intégralAlimadadi, Ahmad, Ishan Manandhar, Sachin Aryal, Patricia B. Munroe, Bina Joe et Xi Cheng. « Machine learning-based classification and diagnosis of clinical cardiomyopathies ». Physiological Genomics 52, no 9 (1 septembre 2020) : 391–400. http://dx.doi.org/10.1152/physiolgenomics.00063.2020.
Texte intégralCOŞKUN, Cevdet, et Fatma KUNCAN. « EVALUATION OF PERFORMANCE OF CLASSIFICATION ALGORITHMS IN PREDICTION OF HEART FAILURE DISEASE ». Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 25, no 4 (3 décembre 2022) : 622–32. http://dx.doi.org/10.17780/ksujes.1144570.
Texte intégralMitchell, Joshua D., Daniel J. Lenihan, Casey Reed, Ahsan Huda, Kim Nolen, Marianna Bruno et Thomas Kannampallil. « Implementing a Machine-Learning-Adapted Algorithm to Identify Possible Transthyretin Amyloid Cardiomyopathy at an Academic Medical Center ». Clinical Medicine Insights : Cardiology 16 (janvier 2022) : 117954682211336. http://dx.doi.org/10.1177/11795468221133608.
Texte intégralMelgarejo-Meseguer, Francisco-Manuel, Francisco-Javier Gimeno-Blanes, María-Eladia Salar-Alcaraz, Juan-Ramón Gimeno-Blanes, Juan Martínez-Sánchez, Arcadi García-Alberola et José Luis Rojo-Álvarez. « Electrocardiographic Fragmented Activity (II) : A Machine Learning Approach to Detection ». Applied Sciences 9, no 17 (31 août 2019) : 3565. http://dx.doi.org/10.3390/app9173565.
Texte intégralUllah, Zahid, Farrukh Saleem, Mona Jamjoom, Bahjat Fakieh, Faris Kateb, Abdullah Marish Ali et Babar Shah. « Detecting High-Risk Factors and Early Diagnosis of Diabetes Using Machine Learning Methods ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (29 septembre 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2557795.
Texte intégralBollepalli, Sandeep Chandra, Ashish Kumar Sahani, Naved Aslam, Bishav Mohan, Kanchan Kulkarni, Abhishek Goyal, Bhupinder Singh et al. « An Optimized Machine Learning Model Accurately Predicts In-Hospital Outcomes at Admission to a Cardiac Unit ». Diagnostics 12, no 2 (19 janvier 2022) : 241. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12020241.
Texte intégralKrishnamoorthi, Raja, Shubham Joshi, Hatim Z. Almarzouki, Piyush Kumar Shukla, Ali Rizwan, C. Kalpana et Basant Tiwari. « A Novel Diabetes Healthcare Disease Prediction Framework Using Machine Learning Techniques ». Journal of Healthcare Engineering 2022 (11 janvier 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1684017.
Texte intégralDuong, Son Q., Le Zheng, Minjie Xia, Bo Jin, Modi Liu, Zhen Li, Shiying Hao et al. « Identification of patients at risk of new onset heart failure : Utilizing a large statewide health information exchange to train and validate a risk prediction model ». PLOS ONE 16, no 12 (10 décembre 2021) : e0260885. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0260885.
Texte intégralKor, Chew-Teng, Yi-Rong Li, Pei-Ru Lin, Sheng-Hao Lin, Bing-Yen Wang et Ching-Hsiung Lin. « Explainable Machine Learning Model for Predicting First-Time Acute Exacerbation in Patients with Chronic Obstructive Pulmonary Disease ». Journal of Personalized Medicine 12, no 2 (7 février 2022) : 228. http://dx.doi.org/10.3390/jpm12020228.
Texte intégralDjulbegovic, Benjamin, Jennifer Berano Teh, Lennie Wong, Iztok Hozo et Saro H. Armenian. « Diagnostic Predictive Model for Diagnosis of Heart Failure after Hematopoietic Cell Transplantation (HCT) : Comparison of Traditional Statistical with Machine Learning Modeling ». Blood 134, Supplement_1 (13 novembre 2019) : 5799. http://dx.doi.org/10.1182/blood-2019-130764.
Texte intégralLiu, K. E., C. L. Lo et Y. H. Hu. « Improvement of Adequate Use of Warfarin for the Elderly Using Decision Tree-based Approaches ». Methods of Information in Medicine 53, no 01 (2014) : 47–53. http://dx.doi.org/10.3414/me13-01-0027.
Texte intégralKhan, Asfandyar, Abdullah Khan, Muhammad Muntazir Khan, Kamran Farid, Muhammad Mansoor Alam et Mazliham Bin Mohd Su’ud. « Cardiovascular and Diabetes Diseases Classification Using Ensemble Stacking Classifiers with SVM as a Meta Classifier ». Diagnostics 12, no 11 (26 octobre 2022) : 2595. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12112595.
Texte intégralLuštrek, Mitja, Marko Bohanec, Carlos Cavero Barca, Maria Costanza Ciancarelli, Els Clays, Amos Adeyemo Dawodu, Jan Derboven et al. « A Personal Health System for Self-Management of Congestive Heart Failure (HeartMan) : Development, Technical Evaluation, and Proof-of-Concept Randomized Controlled Trial ». JMIR Medical Informatics 9, no 3 (5 mars 2021) : e24501. http://dx.doi.org/10.2196/24501.
Texte intégralHamzah, Nurul Farhana, Nazri Mohd Nawi et Abdulkareem A. Hezam. « The Analysis Performance of Heart Failure Classification by Using Machine Learning Techniques ». Journal of Soft Computing and Data Mining 2, no 2 (15 octobre 2021). http://dx.doi.org/10.30880/jscdm.2021.02.02.009.
Texte intégralMpanya, Dineo, Turgay Celik, Eric Klug et Hopewell Ntsinjana. « Predicting in-hospital all-cause mortality in heart failure using machine learning ». Frontiers in Cardiovascular Medicine 9 (11 janvier 2023). http://dx.doi.org/10.3389/fcvm.2022.1032524.
Texte intégral« Machine Learning Based Diagnosis and Prediction System for Congestive Heart Failure ». VOLUME-8 ISSUE-10, AUGUST 2019, REGULAR ISSUE 8, no 10 (10 août 2019) : 1800–1804. http://dx.doi.org/10.35940/ijitee.j9190.0881019.
Texte intégral« Cardiovascular Disease Recognition through Machine Learning Algorithms ». International Journal of Engineering and Advanced Technology 9, no 4 (30 avril 2020) : 2109–15. http://dx.doi.org/10.35940/ijeat.d9149.049420.
Texte intégralMorrill, James, Klajdi Qirko, Jacob Kelly, Andrew Ambrosy, Botros Toro, Ted Smith, Nicholas Wysham, Marat Fudim et Sumanth Swaminathan. « A Machine Learning Methodology for Identification and Triage of Heart Failure Exacerbations ». Journal of Cardiovascular Translational Research, 28 août 2021. http://dx.doi.org/10.1007/s12265-021-10151-7.
Texte intégralGutman, Rom, Doron Aronson, Oren Caspi et Uri Shalit. « What drives performance in machine learning models for predicting heart failure outcome ? » European Heart Journal - Digital Health, 30 septembre 2022. http://dx.doi.org/10.1093/ehjdh/ztac054.
Texte intégralDoudesis, D., K. K. Lee, M. Anwar, F. Astengo, D. Newby, A. Japp, A. Tsanas et al. « Machine learning to aid in the diagnosis of acute heart failure in the emergency department ». European Heart Journal 42, Supplement_1 (1 octobre 2021). http://dx.doi.org/10.1093/eurheartj/ehab724.1040.
Texte intégralN V, Suchetha, Asmitha Thulapule, Aishwarya Shetty S, G. J. Sahana et Monisha B L. « A Hybrid Intelligent System Framework for Detecting and Predicting Risk of Cardiovascular Disease ». Journal of Signal Processing 7, no 2 (10 août 2021). http://dx.doi.org/10.46610/josp.2021.v07i02.004.
Texte intégralSelek, Mustafa B., Bartu Yesilkaya, Saadet S. Egeli et Yalcin Isler. « The effect of principal component analysis in the diagnosis of congestive heart failure via heart rate variability analysis ». Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part H : Journal of Engineering in Medicine, 7 août 2021, 095441192110368. http://dx.doi.org/10.1177/09544119211036806.
Texte intégralPenso, Marco, Sarah Solbiati, Sara Moccia et Enrico G. Caiani. « Decision Support Systems in HF based on Deep Learning Technologies ». Current Heart Failure Reports, 10 février 2022. http://dx.doi.org/10.1007/s11897-022-00540-7.
Texte intégralRani, KM Jyoti. « Diabetes Prediction Using Machine Learning ». International Journal of Scientific Research in Computer Science, Engineering and Information Technology, 20 juillet 2020, 294–305. http://dx.doi.org/10.32628/cseit206463.
Texte intégralZheng, Yineng, Xingming Guo, Yingying Wang, Jian Qin et Fajin Lv. « A multi-scale and multi-domain heart sound feature-based machine learning model for ACC/AHA heart failure stage classification ». Physiological Measurement, 5 mai 2022. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6579/ac6d40.
Texte intégralMcBeath, K. C. C., C. E. Angermann et M. R. Cowie. « Digital Technologies to Support Better Outcome and Experience of Care in Patients with Heart Failure ». Current Heart Failure Reports, 29 avril 2022. http://dx.doi.org/10.1007/s11897-022-00548-z.
Texte intégralNavin, K. S., H. Khanna Nehemiah, Y. Nancy Jane et H. Veena Saroji. « A classification framework using filter–wrapper based feature selection approach for the diagnosis of congenital heart failure ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems, 19 janvier 2023, 1–36. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-221348.
Texte intégralLuo, Cida, Yi Zhu, Zhou Zhu, Ranxi Li, Guoqin Chen et Zhang Wang. « A machine learning-based risk stratification tool for in-hospital mortality of intensive care unit patients with heart failure ». Journal of Translational Medicine 20, no 1 (18 mars 2022). http://dx.doi.org/10.1186/s12967-022-03340-8.
Texte intégralLin, Gen-Min. « Abstract P181 : Prediction Of Left Ventricular Diastolic Dysfunction Using Electrocardiographic Machine Learning In Asian Young Male Adults ». Circulation 143, Suppl_1 (25 mai 2021). http://dx.doi.org/10.1161/circ.143.suppl_1.p181.
Texte intégral« Diabetes Mellitus Prediction using Ensemble Machine Learning Techniques ». Regular 9, no 2 (30 juillet 2020) : 312–16. http://dx.doi.org/10.35940/ijrte.b3480.079220.
Texte intégralLiu, Wen Tao, Xiao Qi Liu, Ting Ting Jiang, Meng Ying Wang, Yang Huang, Yu Lin Huang, Feng Yong Jin et al. « Using a machine learning model to predict the development of acute kidney injury in patients with heart failure ». Frontiers in Cardiovascular Medicine 9 (7 septembre 2022). http://dx.doi.org/10.3389/fcvm.2022.911987.
Texte intégralGutman, R., U. Shalit, O. Caspi et D. Aronson. « What drives success in models predicting heart failure outcome ? » European Heart Journal 41, Supplement_2 (1 novembre 2020). http://dx.doi.org/10.1093/ehjci/ehaa946.3556.
Texte intégral« Prediction of Patient Readmission via Machine Learning Algorithms ». International Journal of Recent Technology and Engineering 8, no 6 (30 mars 2020) : 3226–32. http://dx.doi.org/10.35940/ijrte.f7770.038620.
Texte intégralRadhachandran, Ashwath, Anurag Garikipati, Nicole S. Zelin, Emily Pellegrini, Sina Ghandian, Jacob Calvert, Jana Hoffman, Qingqing Mao et Ritankar Das. « Prediction of short-term mortality in acute heart failure patients using minimal electronic health record data ». BioData Mining 14, no 1 (31 mars 2021). http://dx.doi.org/10.1186/s13040-021-00255-w.
Texte intégralvan der Galiën, Onno P., René C. Hoekstra, Muhammed T. Gürgöze, Olivier C. Manintveld, Mark R. van den Bunt, Cor J. Veenman et Eric Boersma. « Prediction of long-term hospitalisation and all-cause mortality in patients with chronic heart failure on Dutch claims data : a machine learning approach ». BMC Medical Informatics and Decision Making 21, no 1 (1 novembre 2021). http://dx.doi.org/10.1186/s12911-021-01657-w.
Texte intégralZhao, Claire Y. « Abstract 13386 : Individualized Risk Score Interpretation to Aid Clinical Decisions and Transitions of Care for Acute Heart Failure Patients ». Circulation 142, Suppl_3 (17 novembre 2020). http://dx.doi.org/10.1161/circ.142.suppl_3.13386.
Texte intégral