Shan priestly (41 Ergebnisse)

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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Accurate quantification of ASCVD risk is essential for early and effective cardiovascular risk management. Conventional models rely solely on traditional risk factors (TRFs). These often fail to incorporate newer, non-traditional risk variables, leading to potential underestimation or overestimation of risk, especially across diverse ethnic populations. This book introduces a novel machine learning (ML)-based framework that integrates TRFs with non-traditional ultrasound-based markers like carotid intima-media thickness (cIMT) and carotid plaque (cP) features, to enhance the predictive accuracy. It covers the development of a diagnostic architecture that uses hybrid intelligent models optimized using different Meta-heuristic algorithms. The chosen framework has the advantage due to the ability to include additional newer risk variables without methodological reconstruction and thereby contribute to the development of reliable, efficient, and customizable solutions for ASCVD risk prediction in public healthcare settings.…

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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Une quantification précise du risque de maladie cardiovasculaire aiguë est essentielle pour une gestion précoce et efficace du risque cardiovasculaire. Les modèles conventionnels s'appuient uniquement sur les facteurs de risque traditionnels (FRT). Souvent, ils n'intègrent pas les nouvelles variables de risque non traditionnelles, ce qui entraîne une sous-estimation ou une surestimation potentielle du risque, en particulier dans les diverses populations ethniques. Ce livre présente un nouveau cadre basé sur l'apprentissage automatique qui intègre les FRT avec des marqueurs échographiques non traditionnels tels que l'épaisseur intima-média de la carotide (cIMT) et les caractéristiques de la plaque carotide (cP), afin d'améliorer la précision prédictive. Il couvre le développement d'une architecture de diagnostic qui utilise des modèles intelligents hybrides optimisés à l'aide de différents algorithmes méta-heuristiques. Le cadre choisi présente l'avantage de pouvoir inclure de nouvelles variables de risque supplémentaires sans reconstruction méthodologique et de contribuer ainsi au développement de solutions fiables, efficaces et personnalisables pour la prédiction du risque de maladies cardiovasculaires dans les établissements de santé publique.…

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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - A quantificação exacta do risco de ASCVD é essencial para uma gestão precoce e eficaz do risco cardiovascular. Os modelos convencionais baseiam-se apenas nos factores de risco tradicionais (FRT). Muitas vezes, estes não incorporam variáveis de risco mais recentes e não tradicionais, levando a uma potencial subestimação ou sobrestimação do risco, especialmente em populações étnicas diversas. Este livro apresenta uma nova estrutura baseada em aprendizagem automática (ML) que integra TRFs com marcadores não tradicionais baseados em ultra-sons, como a espessura da íntima-média da carótida (cIMT) e caraterísticas da placa carotídea (cP), para melhorar a precisão preditiva. Abrange o desenvolvimento de uma arquitetura de diagnóstico que utiliza modelos inteligentes híbridos optimizados através de diferentes algoritmos meta-heurísticos. A estrutura escolhida tem a vantagem de poder incluir novas variáveis de risco adicionais sem reconstrução metodológica, contribuindo assim para o desenvolvimento de soluções fiáveis, eficientes e personalizáveis para a previsão do risco de ASCVD em contextos de cuidados de saúde públicos. …

Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - La quantificazione accurata del rischio di ASCVD è essenziale per una gestione precoce ed efficace del rischio cardiovascolare. I modelli convenzionali si basano esclusivamente sui fattori di rischio tradizionali (TRF). Spesso non riescono a incorporare variabili di rischio più recenti e non tradizionali, il che porta a una potenziale sottostima o sovrastima del rischio, soprattutto nelle diverse popolazioni etniche. Questo libro introduce una nuova struttura basata sull'apprendimento automatico (ML) che integra le TRF con marcatori ecografici non tradizionali, come lo spessore dell'intima media carotidea (cIMT) e le caratteristiche della placca carotidea (cP), per migliorare l'accuratezza predittiva. Il progetto comprende lo sviluppo di un'architettura diagnostica che utilizza modelli intelligenti ibridi ottimizzati con diversi algoritmi meta-euristici. Il framework scelto ha il vantaggio di poter includere ulteriori variabili di rischio più recenti senza ricostruzione metodologica, contribuendo così allo sviluppo di soluzioni affidabili, efficienti e personalizzabili per la previsione del rischio di ASCVD in contesti sanitari pubblici.…

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