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对心脏病预测的机器学习技术的评论Chilkaragi Shankar Chaithra *，Shivarudraswamy Siddesha，V.N。男人

心脏病是全世界死亡的主要原因，其早期预测对于有效的患者管理和减少医疗支出至关重要。在这种情况下，机器学习（ML）已成为医疗保健领域中的一种变革性工具，证明了辨别复杂数据模式并提供准确的预后评估的深远能力。ML在心脏病学中的应用对风险预测，早期检测和治疗方案的自定义具有重要作用。当前的研究系统地回顾了用于心脏病预测的ML方法的频谱，涵盖了受监督，无监督，加强和转移学习方法。来自Kaggle和UCI机器学习存储库等著名存储库的数据被用来评估各种ML算法的性能，包括关键指标，包括准确性，灵敏度以及接收器操作特征曲线（AUC-ROC）下的面积。有影响力的预测因素，即年龄，性别，胆固醇水平，血压和生活方式因素，是这些预测模型发展的组成部分。特别关注集合方法和深度学习框架的探索，这些框架已显示出超出传统模型的预测准确性。这项研究描述了与心脏病相关的基本危险因素，并强调了预测分析在医疗保健领域的重要性。侧重于异质数据集和分析技术，该评论旨在为公共卫生策略提供信息，并为减轻医疗保健负担做出贡献。阐明的发现突出了ML的希望，尤其是通过合奏和深度学习方法的利用，在心脏病的预测中。这些进步使医疗保健专业人员能够做出更明智的决定，采取预防性干预措施，并减轻对医疗保健系统的总体影响。这项详尽的审查还综合了各种ML算法的功效和实用性，为未来的研究计划提供了宝贵的汇编，并促进了尖端技术在心脏健康管理中的整合。