Di Zhao, Graduado, Universidad de Connecticut
Sai Jahnavi Gamalapati, Graduado, Universidad de Connecticut
La enfermedad cardiovascular es la principal causa de muerte en todo el mundo y se cobró unas 17,9 millones de vidas en 2019, lo que representa el 32 % de todas las muertes en todo el mundo ese año.
La insuficiencia cardíaca es una enfermedad común de las enfermedades cardiovasculares, y este conjunto de datos contiene 11 características que se pueden usar para predecir posibles enfermedades cardíacas. Los resultados de la predicción pueden ayudar a las personas con enfermedades cardiovasculares o alto riesgo cardiovascular (debido a la presencia de uno o más factores de riesgo, como hipertensión, diabetes, hiperlipidemia o enfermedades establecidas) a predecir síntomas tempranos y detectar el riesgo de enfermedad de manera oportuna.
El conjunto de datos incluyó a 918 participantes de diferentes países y 11 factores asociados con la insuficiencia cardíaca, como edad, sexo, presión arterial, glucosa en sangre, etc. Este estudio planea utilizar diferentes modelos de análisis en el software JMP para el análisis estadístico de conjuntos de datos, como como redes neuronales, clasificadores logísticos, Random Forest, etc. El modelo de predicción óptimo se selecciona comparando el rendimiento del modelo.
El resultado del modelo ayudará a las personas a comprender la importancia de los diferentes factores que conducen a enfermedades cardíacas y la probabilidad de desarrollar enfermedades cardíacas bajo ciertas condiciones, para ayudar a las personas a prestar más atención a la gestión de la salud física en la vida diaria y la predicción del riesgo de enfermedad.
