UMMATUMMAT
Technology, Health, and Agriculture Nexus: Conference SeriesTechnology, Health, and Agriculture Nexus: Conference SeriesGagal jantung adalah salah satu penyebab utama dalam kematian yang membutuhkan deteksi dini agar penanganannya bisa dilakukan lebih cepat. Penelitian ini membandingkan performa algoritma Decision Tree dan Random Forest dalam memprediksi gagal jantung menggunakan dataset dari Kaggle. Dalam tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan, klasifikasi, serta evaluasi menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest memiliki akurasi lebih tinggi (77%) dibandingkan Decision Tree (73%), sehingga lebih unggul dalam mengenali pola secara keseluruhan. Namun, Decision Tree lebih unggul dalam mendeteksi pasien yang benar-benar mengalami gagal jantung, dengan precision 76% dan recall 52%, dibandingkan Random Forest yang hanya mencapai precision 50% dan recall 29%. Meskipun Random Forest lebih akurat secara umum, Decision Tree lebih baik dalam mengenali pasien yang berisiko tinggi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan algoritma machine learning dapat membantu tenaga medis mengidentifikasi pasien berisiko lebih awal, sehingga dapat mengambil tindakan lebih cepat dan membantu menekan angka kematian akibat gagal jantung.
Penelitian ini membandingkan kinerja algoritma Decision Tree dan Random Forest dalam memprediksi gagal jantung menggunakan dataset Kaggle.Hasil menunjukkan Random Forest memiliki akurasi 77% yang lebih tinggi daripada Decision Tree 73%, namun Decision Tree lebih unggul dalam memdeteksi pasien berisiko tinggi.Secara keseluruhan, model Random Forest lebih stabil dan dapat membantu tenaga medis mengidentifikasi pasien secepatnya untuk menurunkan angka kematian.
Berinovasi dengan menambahkan penjelasan interpretabilitas menggunakan teknik SHAP agar tenaga medis dapat memahami faktor apa yang memengaruhi prediksi gagal jantung. Selanjutnya, perlu memverifikasi model pada data multisumber dan populasi yang lebih luas untuk menilai kemampuan generalisasi model secara klinis. Terakhir, lakukan perbandingan dengan algoritma ensemble terbaru seperti XGBoost atau CatBoost, serta pertimbangkan integrasi data non-clinical seperti pencitraan medis, guna meningkatkan akurasi identifikasi risiko yang lebih tinggi, yaitu. Dengan demikian, perbaikan secara berkelanjutan dapat menghasilkan model yang lebih handal dan relevan bagi praktek kesehatan.
| File size | 603.28 KB |
| Pages | 10 |
| DMCA | Report |
Related /
ACTAMEDINDONESACTAMEDINDONES Studi oleh Trisulo dkk. menunjukkan bahwa suplementasi N-asetilsistein (NAC) secara oral sebesar 600 mg setiap 8 jam selama 72 jam pada pasien infark miokardStudi oleh Trisulo dkk. menunjukkan bahwa suplementasi N-asetilsistein (NAC) secara oral sebesar 600 mg setiap 8 jam selama 72 jam pada pasien infark miokard
ACTAMEDINDONESACTAMEDINDONES Oleh karena itu, diperlukan tingkat ketakutan tinggi untuk mendeteksi AAV lebih awal dan memberikan pengobatan definitif secepatnya guna meningkatkan prognosisOleh karena itu, diperlukan tingkat ketakutan tinggi untuk mendeteksi AAV lebih awal dan memberikan pengobatan definitif secepatnya guna meningkatkan prognosis
UDBUDB Dengan menggunakan kerangka kerja Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), sebuah dataset yang terdiri dari 488 rekam medis pasien ibuDengan menggunakan kerangka kerja Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), sebuah dataset yang terdiri dari 488 rekam medis pasien ibu
UBUB Kasus: Kami melaporkan kasus seorang wanita berusia 24 tahun dengan hipertensi arteri pulmonal idiopatik (IPAH) yang baru didiagnosis pada kehamilan 25Kasus: Kami melaporkan kasus seorang wanita berusia 24 tahun dengan hipertensi arteri pulmonal idiopatik (IPAH) yang baru didiagnosis pada kehamilan 25
UBUB Hasil: Pada periode tindak lanjut enam bulan, rawat inap lebih tinggi pada kelompok tanpa PCI (9,2% vs. 12,1% vs. 34,8%; p = 0,009). Infark miokard berulangHasil: Pada periode tindak lanjut enam bulan, rawat inap lebih tinggi pada kelompok tanpa PCI (9,2% vs. 12,1% vs. 34,8%; p = 0,009). Infark miokard berulang
MARANATHAMARANATHA Studi ini merupakan pengalaman pertama dalam mendeteksi amiloidosis jantung menggunakan pencitraan sidik jantung. Penggunaan bone seeking agents dapatStudi ini merupakan pengalaman pertama dalam mendeteksi amiloidosis jantung menggunakan pencitraan sidik jantung. Penggunaan bone seeking agents dapat
INABJINABJ Adiposopati dapat berperan langsung terhadap PKV melalui efek pericardiac dan perivaskular pada otot jantung dan pembuluh darah. Adiposopati juga dapatAdiposopati dapat berperan langsung terhadap PKV melalui efek pericardiac dan perivaskular pada otot jantung dan pembuluh darah. Adiposopati juga dapat
LAPANLAPAN Hal ini terutama untuk dapat menghindari terjadinya resonansi yang mungkin terjadi, antara frekuensi-alami dari struktur muatan terhadap frekuensi-alamiHal ini terutama untuk dapat menghindari terjadinya resonansi yang mungkin terjadi, antara frekuensi-alami dari struktur muatan terhadap frekuensi-alami
Useful /
RCSDEVELOPMENTRCSDEVELOPMENT Kehadiran mahasiswa AjarMI telah meningkatkan kualitas proses pembelajaran dan minat belajar Bahasa Inggris di SMP Negeri 5 Makassar. Diharapkan dampakKehadiran mahasiswa AjarMI telah meningkatkan kualitas proses pembelajaran dan minat belajar Bahasa Inggris di SMP Negeri 5 Makassar. Diharapkan dampak
STAK PESATSTAK PESAT Masalah stunting menjadi perhatian global, termasuk di Indonesia dengan prevalensi sekitar 37% pada anak di bawah lima tahun. Penelitian ini bertujuanMasalah stunting menjadi perhatian global, termasuk di Indonesia dengan prevalensi sekitar 37% pada anak di bawah lima tahun. Penelitian ini bertujuan
STAK PESATSTAK PESAT Metode discovery learning dalam penanaman Nilai Agama dan Moral mampu meningkatkan iman anak usia 5-6 tahun di TK Kristen Imanuel Terpadu Jlegong, denganMetode discovery learning dalam penanaman Nilai Agama dan Moral mampu meningkatkan iman anak usia 5-6 tahun di TK Kristen Imanuel Terpadu Jlegong, dengan
MANDALANURSAMANDALANURSA BSF merupakan salah satu solusi terbaik dan ramah lingkungan dalam mengurangi volume sampah, khususnya sampah organik. Dua jenis pupuk yang dihasilkanBSF merupakan salah satu solusi terbaik dan ramah lingkungan dalam mengurangi volume sampah, khususnya sampah organik. Dua jenis pupuk yang dihasilkan