Babasaheb Ambedkar技术大学,莱诺尔摘要:事实证明,机器学习有效地帮助从医疗保健行业生产的大量数据中做出决策和预测。 该项目旨在通过分析患者的数据来预测未来的心脏病,这些数据对他们是否患有心脏病,是否使用机器学习算法。 机器学习技术在这方面可能是一个福音。 即使心脏病可能以不同的形式发生,也存在一组常见的核心风险因素,这些因素会影响某人是否最终有心脏病风险。 通过从各种来源收集数据,在合适的标题下对它们进行分类,最后添加了ANA液源以提取所需的数据,我们可以说这项技术可以很好地适应对心脏病的预测。 关键字:机器学习Babasaheb Ambedkar技术大学,莱诺尔摘要:事实证明,机器学习有效地帮助从医疗保健行业生产的大量数据中做出决策和预测。该项目旨在通过分析患者的数据来预测未来的心脏病,这些数据对他们是否患有心脏病,是否使用机器学习算法。机器学习技术在这方面可能是一个福音。即使心脏病可能以不同的形式发生,也存在一组常见的核心风险因素,这些因素会影响某人是否最终有心脏病风险。通过从各种来源收集数据,在合适的标题下对它们进行分类,最后添加了ANA液源以提取所需的数据,我们可以说这项技术可以很好地适应对心脏病的预测。关键字:机器学习
产前缺陷的产前检测是重要的公共卫生问题,具有重大的临床影响。在2002年,有28,000多名婴儿在出生后的第一年内死亡,在美国,每1000例活产的总率为7.0例[1]。这种死亡率主要归因于先天缺陷,先天性心脏病一直是相关不良结果的主要原因[2]。此外,世界卫生组织的数据表明,有42%的婴儿死亡归因于心脏缺陷[3]。产前超声检查对及时检测先天性心脏病(CHD)发挥了重要作用。尽管有希望的早期研究结果,但是胎儿心脏筛查计划的功效取得了可观的成功。本文提供了有关影响心脏DE-
肺动脉高压在先天性心脏病患者中,即使在那些先前修复的病变的患者中,也可能导致相当大的症状,包括劳累性呼吸困难。这些患者的肺动脉高压可能是由肺动脉或肺静脉病毒引起的,需要心脏导管才能准确诊断。某些患者可能可以接受基于导管或外科手术干预措施的治疗,尤其是在疾病可逆的情况下。一些患有未修复的分流病变的肺动脉高压患者会发展为Eisenmenger综合征(肺血管疾病,并反转[肺部到系统的分流)。这些患者具有严重的功能限制和系统性cyanis的并发症。已经报道了每种治疗性肺动脉高压疗法(内皮素拮抗剂,磷酸二酯酶5抑制剂和前列环蛋白类似物)的成功治疗,尽管使用bosentantan的呼吸疗法,尽管呼吸5(波森坦随机试验)呼吸5(波森坦随机试验)仅使用bosentantan sentrorment hembion hectimantan nectrorys ins ossenter throse。通过早期鉴定和修复先天性心脏缺陷来预防肺动脉高压是理想的患者管理。
食欲心脏病的丧失会导致食欲减少和体重减轻。然而,食欲丧失也可能与其他症状有关,并可能导致胃肠道停滞(GI STASIS)的发展 - 当阻塞阻碍其消化系统的正常功能时,会引起兔子的痛苦和生命威胁性疾病。如果您的兔子停产或表现出缺排动作,请立即与我们的兽医联系。
d_marisa74@yahoo.co.id。https://orcid.org/0000-0002-8219-4210 Wafa Ahdiya 4 lambung Mangkurat大学医学院,印度尼西亚南卡利曼丹市Banjarmasin,Lambung Mangkurat University。电子邮件:wafaahdiya2000@gmail.com https://orcid.org/0000-0000-0003-3674-6835 Muhammad Hasan Ridhoni 5医学院的学生,Lambung Mangkurat University,Indonesan,Banjarmasin,Banjarmasin,Indonesia。电子邮件:hasanridhoni@gmail.com https://orcid.org/0000-0000-0002-7146-9143 San Gunma 6兰博格芒格拉特大学医学院学生,印度尼西亚南卡利曼丹,兰博格·曼格拉特大学。电子邮件:sangunma6@gmail.com。https://orcid.org/0000-0001-5975-0509 IHYAR 7 Inhyar医学院学生,Lambung Mangkurat University,Banjarmasin,Banjarmasin,Banjarmasin,South Kalimantan,Indonesia,Indonesia,电子邮件: Banjarmasin, South Kalimantan, Indonesia Email: naimahsh07@gmail.com https://orcid.org/0000-0001-7696-3338 Received: 08/20/2022 Accepted: 10/19/2023 Published: 12/12/2023 DOI: http://doi.org/10.5281/zenodo.10386507
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