Técnicas de Inteligência Computacional Como Mecanismo Auxiliador na Triagem da Possibilidade de Ataque Cardíaco em Adultos
Abstract
Chronic non-communicable diseases are responsible for approximately 40 million deaths annually in the world. Based on this premise, this study aimed to verify the possibility of the presence or absence of heart attack, in order to assist in the classification of these individuals. The methodology used in this article was implemented based on 303 samples of individuals from a public database, with the application of the cross-validation techniques k-fold, z-score and the SMOTE technique. The results showed an average rate of 94.26% for RF accuracy, for SVM 90.65%, RBF 83.48% and 86.18% for MLP.
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Published
2021-11-23
How to Cite
SOUSA, Roney Nogueira de; BRITO, Rhyan Ximenes de.
Técnicas de Inteligência Computacional Como Mecanismo Auxiliador na Triagem da Possibilidade de Ataque Cardíaco em Adultos. In: UNIFIED COMPUTING MEETING OF PIAUÍ (ENUCOMPI), 14. , 2021, Picos.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2021
.
p. 89-96.
DOI: https://doi.org/10.5753/enucompi.2021.17758.
