EVENT DOSSIER
研究人员提出一种融合机器学习与深度神经网络的智能预测框架，旨在优化早期心血管疾病的检测与预后评估。该系统整合来自物联网设备（如心电图传感器、心率监测仪及血压追踪器）的实时生理数据，通过噪声消除、归一化及缺失值填补等预处理技术确保数据质量。架构采用支持向量机、随机森林和 XGBoost 等分类器构建集成模型，部署于云端基础设施以支持可扩展性与实时处理。实验表明，该框架在真实世界心血管疾病数据集上的表现优于传统方法，显著提升了早期风险筛查的准确率，降低了假阳性率，并增强了诊断结果的一致性，为临床决策提供了高效支持。
本研究提出一种融合机器学习与深度神经网络集成技术的智能框架，用于早期心血管疾病检测与预后。该系统利用来自物联网（IoMT）设备的实时生理数据，包括心电图传感器、心率监测仪和血压追踪器。通过噪声消除、归一化和缺失值填补等预处理步骤确保数据准…
本研究提出一个整合机器学习与深度神经网络集成技术的智能框架，用于早期心血管疾病检测与预后。该系统利用来自物联网（IoMT）设备的实时生理数据，包括心电图传感器、心率监测仪和血压追踪器。通过噪声消除、归一化和缺失值填补等预处理步骤确保数据准…
本研究提出一种融合机器学习与深度神经网络集成技术的智能框架，用于早期心血管疾病检测与预后。该系统利用来自物联网（IoMT）设备的实时生理数据，包括心电图传感器、心率监测仪和血压追踪器。通过噪声消除、归一化和缺失值填补等预处理步骤确保数据准确性，并采用支持向量机、随机森林及 XGBoost 等优化分类器构建集成架构以提升诊断精度。该框架基于云端基础设施设计，具备可扩展性和实时处理能力以支持持续患者监测。在真实世界心血管数据集上的实验评估证实了其在早期风险筛查和临床决策支持中的高效性，相比传统方法实现了更高准确率、更低假阳性率及增强的一致性。
本研究提出一个整合机器学习与深度神经网络集成技术的智能框架，用于早期心血管疾病检测与预后。该系统利用来自物联网（IoMT）设备的实时生理数据，包括心电图传感器、心率监测仪和血压追踪器。通过噪声消除、归一化和缺失值填补等预处理步骤确保数据准确性，并采用支持向量机、随机森林及 XGBoost 等优化分类器构建集成架构以提升诊断精度。该框架基于云端基础设施设计，实现可扩展性与实时处理以支持持续患者监测。在真实世界心血管疾病数据集上的实验评估证实了其在早期风险筛查和临床决策支持方面的效率。