Mejorando la detección del síndrome metabólico a través de análisis de sangre utilizando aprendizaje automático avanzado
Autores: Paplomatas, Petros; Rigas, Dimitris; Sergounioti, Athanasia; Vrahatis, Aristidis
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Mejorando la detección del síndrome metabólico a través de análisis de sangre utilizando aprendizaje automático avanzado
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería General
Palabras clave
Síndrome metabólico
Modelos de aprendizaje automático
Resultados de pruebas de sangre
Método de recuento de Borda
Técnicas de ML
Diagnóstico de salud
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
El aumento de la prevalencia del síndrome metabólico (MetS), una condición grave asociada con un mayor riesgo de enfermedades cardiovasculares, accidente cerebrovascular y diabetes tipo 2, subraya la necesidad urgente de herramientas de diagnóstico efectivas.
Descripción
El aumento de la prevalencia del síndrome metabólico (MetS), una condición grave asociada con un mayor riesgo de enfermedades cardiovasculares, accidente cerebrovascular y diabetes tipo 2, subraya la necesidad urgente de herramientas de diagnóstico efectivas.