Das Buch "Ein intelligentes Gesundheitssystem: Verringerung falscher Vorhersagen chronischer Krankheiten durch IoT und maschinelles Lernen" stellt ein innovatives, kosteneffizientes IoT-basiertes System zur ambulanten Blutdruck berwachung (IABPM) vor, das auf die Echtzeitverfolgung und Fr herkennung von chronischen Herzerkrankungen (CHD) ausgerichtet ist. Es nutzt tragbare Sensoren und die Cloud-Integration, um Blutdruck- und Pulsdaten den ganzen Tag ber aufzuzeichnen und so die Mobilit t und Versorgung der Patienten zu verbessern. Das System wendet ML-Algorithmen wie Na ve Bayes, KNN, Entscheidungsbaum, SVM und XGBoost auf klinische Datens tze (SMHRCE und Kaggle) an, um Fr hwarnwerte (Early Warning Scores, EWS) vorherzusagen. Das vorgeschlagene Modell weist eine hohe Genauigkeit auf (bis zu 99,85 %) und tr gt dazu bei, die Kosten im Gesundheitswesen zu senken, proaktive Ma nahmen zu unterst tzen und die diagnostische Pr zision zu verbessern. Das Projekt berbr ckt L cken in herk mmlichen ABPM-Systemen, indem es kontinuierliche berwachung, automatische Warnmeldungen und Cloud-Zugriff bietet - und ebnet so den Weg f r ein verbessertes Management chronischer Krankheiten durch Technologieintegration.
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