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Uma abordagem de aprendizado de máquina para projetar uma triagem seletiva eficiente de comprometimento cognitivo leve
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A Machine Learning Approach to Design an Efficient Selective Screening of Mild Cognitive Impairment

Uma abordagem de aprendizado de máquina para projetar uma triagem seletiva eficiente de comprometimento cognitivo leve

DOI:
10.3791/59649-v

•

12:18 min

•

January 11, 2020

•

, , , ,
1Embedded Systems and Artificial Intelligence Group,Universidad CEU Cardenal Herrera, 2Community Pharmacist, 3Department of Pharmacy,Universidad CEU Cardenal Herrera

Capítulos

  • 00:00Título
  • 00:50Selection of Factors Associated with MCI
  • 02:18Design of the Questionnaires
  • 02:50Selection of Tests for MCI Screening
  • 03:27Subject’s Recruitment
  • 04:26Pharmacist Researchers Training
  • 04:37Study Design
  • 05:00Interdisciplinary Communication Network, Pharmacist, Primary Care Physician and Specialist
  • 05:18Statistical Analysis and Preprocessing
  • 06:04Algorithms to Create a Decision Tree
  • 07:01Representative Results
  • 10:36Discussion

Summary

Tadução automática

Tadução automática

Esta metodologia produz árvores de decisão que têm como alvo grupos populacionais mais propensos a sofrer de comprometimento cognitivo leve e são úteis para o rastreamento seletivo econômico da doença.

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Keywords: Cognitive ImpairmentMild Cognitive ImpairmentDementiaScreeningRisk FactorsQuestionnaireMachine LearningCost-effectivePrimary Health CareATC CodeLifestyleChronic PathologiesDepression

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