Název: Machine Learning Methods for Mortality Prediction in Patients with ST Elevation Myocardial Infarction
Autoři: Vomlel, Jiří ; Kružík, H. ; Tůma, P. ; Přeček, J. ; Hutyra, M.
Typ dokumentu: Příspěvky z konference
Konference/Akce: The Ninth Workshop on Uncertainty Processing, Mariánské Lázně (CZ), 2012-09-12 / 2012-09-15
Rok: 2012
Jazyk: eng
Abstrakt: ST Elevation Myocardial Infarction (STEMI) is the leading cause of death in developed countries. The objective of our research is to design and verify a predictive model of hospital mortality in STEMI based on clinical data about patients that could serve as a benchmark for evaluation of healthcare providers. In this paper we present results of an experimental evaluation of different machine learning methods on a real data about 603 patients from University Hospital in Olomouc.
Klíčová slova: Acute Myocardial Infarction; Machine Learning; Mortality Prediction
Číslo projektu: GA201/08/0539 (CEP)
Poskytovatel projektu: GA ČR
Zdrojový dokument: Proceedings of The Ninth Workshop on Uncertainty Processing, ISBN 978-80-245-1885-5

Instituce: Ústav teorie informace a automatizace AV ČR (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dokument je dostupný na externích webových stránkách.
Externí umístění souboru: http://library.utia.cas.cz/separaty/2012/MTR/vomlel-machine learning methods for mortality prediction in patients with st elevation myocardial infarction.pdf
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11104/0211570

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-126813


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Věda a výzkum > AV ČR > Ústav teorie informace a automatizace
Konferenční materiály > Příspěvky z konference