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我 EUnet4DBP 数字国际研讨会... - EuroSDR
奥地利：Wolfgang Gold、Gottfried Mandlburger 比利时：Eric Bayers 克罗地亚：Ivan Landek、Željko Bačič 塞浦路斯：Andreas Sokratous、Georgia Papathoma、Andreas Hadjiraftis、Dimitrios Skarlatos 丹麦：Jesper Weng Haar、Tessa 爱沙尼亚：Tambet Evelyn，艺术。 Uuemaa 芬兰：Juha Hyyppä、Juha Kareinen 法国：Bénédicte Bucher、Yannick Boucher 德国：Michael Hovenbitzer、Lars Bernard 爱尔兰：Paul Kane、Audrey Martin 挪威：Jon Arne Trollvik、Ivar Maalen-Johansen 波兰：Anna Bober、Krzysztof Bákuła：葡萄牙、Paulo帕特里西奥斯洛文尼亚：Dalibor Radovan、Peter Prešeren、Marjan Čeh 西班牙：Julian Delgado Hernández 瑞典：Tobias Lindholm、Anders Rydén、Heather Reese 瑞士：André Streilein、François Golay 荷兰：Jantien Stoter、Martijn Rijsdijk：Claudire 英国 >
提高脑冲程预测准确性
摘要： - 脑卒中预测中的研究至关重要，因为它可能导致早期检测技术和干预措施的发展，从而增强了中风受害者的预后。早期检测和干预可以帮助最大程度地减少中风造成的损害，降低长期并发症的风险，并提高中风生存的人的一般生活质量。此外，中风预测的研究可以帮助识别风险因素并提高对中风根本原因的理解，从而导致更好的预防策略的发展。对脑冲程预测的研究正在进行中，并导致了各种模型和工具的开发，以预测中风的风险和早期检测。但是，这些工具在临床实践中的实施和使用取决于几个因素，例如资源的可用性，特定的医疗保健系统以及在医疗保健提供者和患者中对这些工具的认识和接受程度。通常，风险预测模型可用于快速识别中风高风险的人，并针对预防干预措施，例如生活方式改变，药物管理和筛查。早期检测工具可用于快速识别中风症状并启动适当的治疗方法，这可以改善中风患者的预后。但是，重要的是要注意，这些模型和工具的研发正在进行中，并且它们在临床实践中的使用不断评估和更新。在临床实践中，这些工具可能需要花费一些时间，并看到它们的现实影响。本研究论文的重点是使用一系列机器学习算法（例如逻辑回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（KNN），Gaussian Naive Bayes（GNB），Bernoulli Naive Bayers（BnB）（BnB）和A clastif。这项研究的主要重点是比较数据的有效性，因为数据显着不平衡。我们在这项研究中使用了评估指标来评估模型预测的准确性，精度，召回和其他关键绩效指标。接收器操作特征曲线（AUC），少数族类的准确性和多数级别的准确性用于评估方法。