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Network-Based Prediction of Major Adverse Cardiac Events in Acute Coronary Syndromes from Imbalanced EMR Data

机译:基于网络的急性冠状动脉综合征主要不良心脏事件的预测来自IMBalanced EMR数据

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摘要

The low proportion and the rapid evolvement of major adverse cardiac events (MACE) present challenges for predicting MACE by machine learning models. In this paper, we propose a method to predict MACE from large-scale imbalanced EMR data by using a network-based one-class classifier. It only used the reliably known MACE samples to establish the hyperspherical model. Experiments show that our model outperforms the state-of-the-art models.
机译:主要不良心脏事件(MACE)的低比例和快速演变产生了通过机器学习模型预测钉锤的挑战。 在本文中,我们提出了一种通过使用基于网络的单级分类器来预测来自大规模不平衡EMR数据的术的方法。 它只使用可靠性已知的佩巴样本来建立高度球形模型。 实验表明,我们的模型优于最先进的模型。

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