Earticle

현재 위치 Home

Poster Session Ⅱ

Risk factors for Death in Patients with Acute Myocardial Infarction using Random Forest

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    The 9th International Conference on Next Generation Computing 2023 (2023.12)바로가기
  • 페이지
    pp.289-291
  • 저자
    Yonghwan Moon, Hyekyung Woo
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A448173

원문정보

초록

영어
Acute myocardial infarction (AMI) is one of the leading causes of cardiovascular disease-related mortality worldwide, causing ischemic damage to the heart muscle. AMI poses a risk of sudden cardiac arrest and is associated with a high rate of recurrence, which can significantly impact daily life. Therefore, this study aims to develop a predictive model for mortality in AMI patients using machine learning. The data used in the study are from KNHDIS (2013-2022) and include demographic characteristics and disease information of discharged patients. The model was constructed using RFECV and Random Forest. Key variables influencing mortality include age, number of surgeries, and length of hospital stay. The model demonstrated high performance with an accuracy of 94% and an AUC value of 0.93.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. METHODS
A. Data Collection
B. Study Population
C. Varuable Definitions
D. Analysis Method
III. RESULTS
E. Feature Selection
F. Model Learning
IV. DISCUSSIONS& CONCLUSSION
REFERENCES

키워드

Acute myocardial infarction machine learning prediction random forest RFECV

저자

  • Yonghwan Moon [ Department of Health Administration Kongju national university ]
  • Hyekyung Woo [ Department of Health Administration Kongju national university Institute of Health and Environment Kongju national university ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

이 권호 내 다른 논문 / 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 The 9th International Conference on Next Generation Computing 2023

    피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      출처 : 네이버학술정보

        0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.

        페이지 저장
        소속기관 조회
        이용자님의 소속기관(단체)이 서비스에 가입되어 있는지 확인해 보십시오.
        기관회원에 소속되어 있는 이용자는 원문을 무료로 이용할 수 있습니다.