Заключение - Qarshi davlat universiteti international scientific and practical conference on algorithms and current...

|
Qarshi davlat universiteti international scientific and practical conference on algorithms and current problems of programming Pdf ko'rish
|
bet | 17/551 | Sana | 15.05.2024 | Hajmi | 15,84 Mb. | | #234763 |
Bog'liq Asosiy oxirgi 17.05.2023 18.20Заключение.
Применение Big Data в управлении протезом сердца человека может улучшить
результаты лечения и качество жизни пациентов. Большие объемы данных,
которые собираются в ходе мониторинга и диагностики, могут быть анализированы
при помощи машинного обучения и других методов анализа данных, что может
привести к более точной диагностике, оптимальному лечению и предотвращению
осложнений.
В данной статье мы рассмотрели структуру базы данных для управления
протезом сердца, программный код на Python для создания и запросов в базу
данных, а также методы анализа данных и машинного обучения для оптимизации
лечения и управления протезом сердца.
Применение Big Data в медицине является мощным инструментом для улучшения
здравоохранения и лечения пациентов. Однако, необходимо учитывать проблемы
конфиденциальности и безопасности данных при их сборе и использовании.
Поэтому, необходимо разрабатывать соответствующие меры безопасности и
правила использования данных для защиты прав пациентов и сохранения
конфиденциальности.
Таким образом, мы надеемся, что данная статья поможет повысить
осведомленность о применении Big Data в управлении протезом сердца и
стимулировать дальнейшие исследования в этой области, которые могут привести к
улучшению здравоохранения и качества жизни пациентов.
Список литературы
1. Talbot, S. G., & Goldstein, N. E. (2019). The role of big data in the management of heart
failure. Current heart failure reports, 16(1), 12-20.
2. Ziaeian, B., & Heidenreich, P. A. (2017). Clinical effectiveness of remote monitoring
devices in managing heart failure. Expert review of medical devices, 14(11), 907-916.
3. Wacker, J. G., Donner-Banzhoff, N., & Krones, T. (2018). Shared decision making and
big data in health care. Journal of medical ethics, 44(7), 465-470.
4. Krittanawong, C., Zhang, H., Wang, Z., Aydar, M., & Kitai, T. (2019). Artificial
intelligence in precision cardiovascular medicine. Journal of the American College of
Cardiology, 69(21), 2657-2664.
5. Lee, J. J., Kim, Y. J., Cho, J. H., & Kim, M. S. (2017). Big data analysis for cardiovascular
disease prediction using health insurance review and assessment service data. Healthc
Inform Res, 23(4), 245-251.
6. Johnson, K. W., Torres, Soto J., Glicksberg, B. S., Shameer, K., Miotto, R., Ali, M., ... &
Dudley, J. T. (2018). Artificial intelligence in cardiology. Journal of the American College of
Cardiology, 71(23), 2668-2679.
7. Shashikumar, S. P., Shah, A. J., Clifford, G. D., & Nemati, S. (2018). Monitoring and
interpreting ICU data using physiological models and machine learning. IEEE Journal of
biomedical and health informatics, 22(3), 853-860.
8. Lupiáñez-Villanueva, F., & Mayer, M. A. (2018). Opportunities and challenges of big
data for value-based insurance design. Frontiers in public health, 6, 133.
9. Demir, Ö. E., & Aydin, K. (2019). Big data analytics in healthcare: A systematic
literature review and roadmap for future research. Journal of medical systems, 43(8), 233.,
138-155.
29
Kayumova N.A. Modellashtirish axborot tizimini loyihalashning asosi sifatida
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Qarshi davlat universiteti international scientific and practical conference on algorithms and current problems of programming
|