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摘要。物联网（IoT）技术已被用作医学互联网（IOMT）来收集传感器数据以诊断和预测心脏病。IOMT允许用户使用机器学习（ML）算法访问实时跟踪信息，并手动估计该人的健康状况。研究建议的主要目标是使用健康信息和医学图像对数据和预测心脏病进行分类。建议的基于IOMT的心脏健康预测和分类（IOMT-HHPC）模型是两个阶段的医学数据分类和预测框架。如果第一阶段的结果有效地预测了心脏病，则第二步是图像分类。最初从附属于该人体的医疗设备收集的数据最初被分类。超声心动图（ECG）图像进行了分析以预测心脏问题。本文使用许多ML技术来预测心脏病。具有ANN的IOMT-HHPC模型的精度为99.02％，超过了其他ML算法的性能。
心脏健康预测和分类：IOMT和AI协作模型
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