Desentrañando el potencial de Attentive Bi-LSTM para un pronóstico preciso de la obesidad: Avanzando la salud pública hacia ciudades sostenibles
Autores: Ayub, Hina; Khan, Murad-Ali; Shehryar Ali Naqvi, Syed; Faseeh, Muhammad; Kim, Jungsuk; Mehmood, Asif; Kim, Young-Jin
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Desentrañando el potencial de Attentive Bi-LSTM para un pronóstico preciso de la obesidad: Avanzando la salud pública hacia ciudades sostenibles
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Prevalencia global
Obesidad
Modelos de predicción
Aprendizaje automático
Aprendizaje profundo
Modelo ABi-LSTM
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
La prevalencia global de la obesidad presenta un desafío apremiante para la salud pública y los sistemas de atención médica, lo que requiere una predicción precisa y comprensión para estrategias efectivas de prevención y manejo.
Descripción
La prevalencia global de la obesidad presenta un desafío apremiante para la salud pública y los sistemas de atención médica, lo que requiere una predicción precisa y comprensión para estrategias efectivas de prevención y manejo.