En savoir plus
Nel settore sanitario, l'analisi dei big data è estremamente importante, evidentemente perché il settore stesso ospita un vasto mare di dati. L'analitica viene utilizzata per esaminare questi set di dati e scoprire informazioni e tendenze nascoste, al fine di estrarre conoscenze e anticipare i risultati. Gli approcci attuali mancano di una considerevole accuratezza di categorizzazione e previsione, poiché il reperimento di dati clinici e sanitari strutturati richiede molto tempo e la previsione accurata delle malattie utilizzando rapporti in tempo reale è un compito difficile e ad alta intensità computazionale. Pertanto, la comprensione delle motivazioni alla base degli approcci di apprendimento automatico in ambito sanitario è essenziale, poiché la precisione e l'accuratezza sono spesso fondamentali nei problemi sanitari. L'obiettivo è costruire un modello clinico generalizzato di apprendimento automatico che utilizzi algoritmi di classificazione supervisionati, al fine di prevedere varie malattie comuni ma gravi attraverso un output binario.
A propos de l'auteur
L'auteur est titulaire d'un doctorat en chimie théorique et computationnelle obtenu au prestigieux IIT Madras sous la tutelle de certains des meilleurs théoriciens du pays. Ses recherches portent sur les "réseaux biochimiques stochastiques", de la cinétique enzymatique à l'expression des gènes en passant par la nanocatalyse, avec une utilisation intensive de Python et de MATLAB.
