Na ind?stria da sa?de, a grande an?lise de dados ? extremamente importante, evidentemente porque a pr?pria ind?stria alberga um vasto mar de conjuntos de dados. A an?lise ? utilizada para examinar estes conjuntos de dados e descobrir informa??es e tend?ncias ocultas, a fim de extrair conhecimentos e antecipar resultados. As actuais abordagens existentes carecem de uma categoriza??o consider?vel e precis?o de previs?o, uma vez que a obten??o de dados cl?nicos e de cuidados de sa?de estruturados ? morosa e a previs?o precisa de doen?as utilizando relat?rios em tempo real ? uma tarefa dif?cil e computacionalmente intensiva. Por conseguinte, a compreens?o dos motivos por detr?s das abordagens de aprendizagem autom?tica nos cuidados de sa?de ? essencial, uma vez que a precis?o e exactid?o s?o frequentemente cr?ticas nos problemas dos cuidados de sa?de. O objectivo ? construir um modelo generalizado de previs?o da aprendizagem mec?nica cl?nica utilizando algoritmos de classifica??o supervisionados, a fim de prever v?rias doen?as de sa?de comuns mas graves atrav?s de um resultado bin?rio.
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