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Détection efficace des maladies cardiaques grâce aux techniques d'apprentissage automatique

Kashish Agarwal*, Ayush Singh, Hrithik Maheshwari

Selon l'Organisation mondiale de la santé (OMS), les maladies cardiaques sont la principale cause de décès dans le monde, avec environ 17,9 millions de décès (32 % du total des décès) chaque année. Ce groupe de maladies comprend les maladies coronariennes, les maladies cérébrovasculaires, les maladies rhumatismales cardiaques et d'autres affections. Les facteurs de risque comportementaux les plus courants liés aux activités quotidiennes de maladie cardiaque et d'accident vasculaire cérébral comprennent une alimentation déséquilibrée, l'inactivité physique, l'inertie, la consommation de tabac et d'alcool. Ces facteurs de risque peuvent se manifester chez les personnes sous forme d'hypertension artérielle, d'augmentation du taux de sucre dans le sang, d'augmentation des lipides sanguins et d'obésité. Ces facteurs de risque intermédiaires peuvent être mesurés dans les établissements de soins primaires et aident à indiquer un risque accru de complications cardiaques telles que la crise cardiaque, l'accident vasculaire cérébral et l'insuffisance cardiaque.

En tant que méthode traditionnelle, la détection d'une maladie est effectuée par un médecin sur la base des rapports d'analyses de laboratoire. Ce processus implique la consultation de plusieurs médecins par le patient afin de réduire le coefficient d'erreur humaine, ce qui non seulement coûte beaucoup d'argent mais prend également énormément de temps. Pour résoudre ce problème, diverses techniques basées sur l'apprentissage automatique sont utilisées pour fournir des solutions non invasives. Dans cet article, nous proposons d'utiliser de telles techniques de machine qui peuvent être utilisées pour vérifier si un patient souffre ou non d'une maladie cardiaque. Nous évaluons notre approche sur plusieurs ensembles de données de référence et montrons qu'elle surpasse l'état de l'art existant et apporte une contribution significative.