Un système de santé intelligent

Le livre "Un système de santé intelligent: Réduire les fausses prédictions de maladies chroniques à l'aide de l'IdO et de l'apprentissage automatique" présente un système de surveillance ambulatoire de la pression artérielle (IABPM) innovant et rentable, basé sur l'IoT, qui vise le suivi en temps réel et la détection précoce des maladies cardiaques chroniques (CHD). Il s'appuie sur des capteurs portables et une intégration dans le cloud pour enregistrer les données relatives à la pression artérielle et au pouls tout au long de la journée, améliorant ainsi la mobilité et les soins des patients. Le système applique des algorithmes ML tels que Naïve Bayes, KNN, Decision Tree, SVM et XGBoost à des ensembles de données cliniques (SMHRCE et Kaggle) pour prédire les scores d'alerte précoce (EWS). Le modèle proposé présente une grande précision (jusqu'à 99,85 %) et contribue à réduire les coûts des soins de santé, à soutenir une intervention proactive et à améliorer la précision du diagnostic. Le projet comble les lacunes des systèmes de MAPA traditionnels en offrant une surveillance continue, des alertes automatisées et une accessibilité au cloud, ouvrant ainsi la voie à une meilleure gestion des maladies chroniques grâce à l'intégration de la technologie.