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Crunch Mode: Artificial Intelligence to Predict Heart Disease Early

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  • 발행기관
    제주대학교 융합과학기술사회연구소 바로가기
  • 간행물
    융합과학기술사회연구 KCI 등재후보 바로가기
  • 통권
    제3권 2호 (2024.12)바로가기
  • 페이지
    pp.47-57
  • 저자
    Van-Phong Truong, Jun-Ho Huh
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A460608

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원문정보

초록

영어
The heart is an important organ in the circulatory system, which pumps blood to supply oxygen and nutrients to the body and remove waste products from metabolism. The heart forms the cardiovascular system with the arterial and venous systems, making cardiovascular health a vital factor. Crunch mode is a term used to describe periods of intense, prolonged work aimed at completing a project before a deadline or achieving an important goal. However, working continuously in this state can have serious health consequences, including the risk of heart disease. Early recognition of warning signs is key to minimizing the serious effects of the disease. Therefore, when unusual symptoms occur, a timely medical examination will help detect, diagnose, and treat them early, limiting dangerous complications. In this paper, we focus on the early prediction of stroke risk by applying advanced machine learning and deep learning techniques. We apply machine learning and deep learning models and combine ensemble learning methods to assess the risk of heart disease. The data source used in the paper is an open dataset containing reliable physiological profiles of patients, which helps to increase the accuracy of predicting heart disease problems and supports effective prevention.

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Research
Ⅲ. Proposal and Implementation of Research Model
1. Big Dataset
2. Data Pre-processing
3. Classification Algorithm
Ⅳ. Results
Ⅴ. Conclusions
References

키워드

Heart Disease Cardiovascular Disease Early Predictions Machine Learning Deep Learning AI

저자

  • Van-Phong Truong [ Van-Phong Truong, Master Candidate of Department of Data Informatics, National Korea Maritime and Ocean University/Master Candidate of Interdisciplinary Major of Ocean Renewable Energy Engineering, National Korea Maritime and Ocean University ]
  • Jun-Ho Huh [ Associate Professor (Tenured) of Department of Data Science, National Korea Maritime and Ocean University/Associate Professor (Tenured) of Interdisciplinary Major of Ocean Renewable Energy Engineering (Concurrent Position), National Korea Maritime and Ocean University ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    제주대학교 융합과학기술사회연구소 [JEJU NATIONAL UNIV SCIENCE AND TECHNOLOGY IN SOCIETY RESEARCH CENTER]
  • 설립연도
    2012
  • 분야
    사회과학>사회과학일반
  • 소개
    - 과학문화와 사회의 소통, 지역 내 과학기술사회 관련 현안 이슈를 발굴하고 해결방안을 선도 연구하며, 관련 분야 인재양성과 과학문화 기반확충에 이바지하고자 함. - 4차 산업혁명과 지능정보사회가 도래함에 따라 미래사회에 적합한 인재 양성 및 학교 교육 혁신 필요성이 대두됨에 따라 학교 교육에 접목할 수 있는 미래 선도 혁신 모형 연구 개발 및 교원의 역량 강화를 지원함으로써 학교현장 실천ㆍ적용ㆍ안정화를 모색 - 과학과 사회의 소통ㆍ융합 관련 현안이슈 발굴, 해결방안 연구 선도 - 과학기술ㆍ사회 관련 연구 및 소통프로그램 확대를 통한 과학문화 기반 확충 - 융합인재교육 특성화 연구 및 프로그램 기획, 운영하여 제주지역 융합 ICT 우수인재의 조기양성 주도, 도내 공공기관과 지역대학간 협력연계 전략 마련

간행물

  • 간행물명
    융합과학기술사회연구 [Journal of Convergence Science, Technology, and Society]
  • 간기
    반년간
  • pISSN
    2951-0511
  • 수록기간
    2022~2026
  • 등재여부
    KCI 등재후보
  • 십진분류
    KDC 405 DDC 505

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