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如今，社会上各个年龄层的心脏病发病率都在上升。因此，有必要建立机器学习系统，以便能够在早期发现和预防心脏病的迹象。还必须有一个方便且同时值得信赖的机制。因此，我们建议创建一个应用程序，可以根据年龄、性别、心电图、心率、胸痛、胆固醇、血压、血糖等基本症状预测心脏病的可能性。该方法将使用使用机器学习算法训练的各种模型，例如支持向量机、朴素贝叶斯分类器和决策树。将测量和区分该方法的准确性，以选择用于评估心脏病的最佳模型。在线医疗保健的最新进展可用于物联网和传感应用。在医疗领域，物联网设备和云计算技术用于管理大量数据。
使用机器学习和物联网预测心脏病......
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