Machine Learning

IF 0.3 Q4 INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE
Luis Alfredo Blanquicett Benavides, Luis Fernando Murillo Fernandez
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Abstract

El sector salud tiene involucrado una gran cantidad de procesos y procedimientos generadores de todo tipo de información que en muchos casos no están disponibles de forma libre para los profesionales de diferentes áreas y en especial de las ciencias computacionales.¿Qué sucedería si toda esta información pudiera estar disponible? La medicina preventiva y predictiva podría desarrollarse con mayor rapidez, desarrollando modelos predictivos a través de algoritmos de Machine Learning, como apoyo a los profesionales de la salud en la toma de decisiones. Este artículo permite conocer la convergencia que existe entre la medicina predictiva y el Machine Learning, sus ventajas y los diferentes algoritmos de Machine Learning que se pueden aplicar dependiendo de los tipos de datos.
机器学习
卫生部门涉及大量产生各种信息的过程和程序,在许多情况下,不同领域的专业人员,特别是计算机科学专业人员无法免费获得这些信息。如果所有这些信息都可以获得,会发生什么?预防和预测医学可以更快地发展,通过机器学习算法开发预测模型,以支持医疗专业人员的决策。本文介绍了预测医学和机器学习之间存在的收敛性,它们的优势,以及可以根据数据类型应用的不同机器学习算法。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
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Ibersid-Revista de Sistemas de Informacion y Documentacion
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