Qual a probabilidade de uma pessoa desenvolver uma doença cardíaca nos próximos dez anos? Nosso tutorial BOTX a seguir mostra como criar um modelo de aprendizado de máquina usando redes neurais, DCS (nossa plataforma de dados integrada) e um assistente online para prever essa mesma questão com base em 15 parâmetros.
Esta postagem do blog e o vídeo fazem parte de um dos tutoriais com foco no modelo de aprendizado de máquina e na configuração do DCS. Jogue o tutorial no YouTube abaixo.
Fundo
Por volta das 17.5 milhões de pessoas morrem todos os anos de doenças cardiovasculares (DCV), o que representa cerca de 31% de todas as mortes em todo o mundo. Espera-se que esta estatística cresça para mais de 23.6 milhões até 2030. Destas mortes (17.5 milhão), 7.4 milhões são devidos a doenças coronárias e 6.7 milhões são AVC. Estudos epidemiológicos têm desempenhado um papel importante na elucidação dos fatores que predispõem à DCV e no destaque de oportunidades de prevenção. A maioria das DCV pode ser prevenida abordando fatores de risco comportamentais, como uso de tabaco, dieta pouco saudável e obesidade, sedentarismo e uso nocivo de álcool.
Nossa compreensão dos fatos críticos acima mencionados sobre doenças cardíacas deveu-se principalmente à pesquisa conhecida como Framingham Heart Study (FHS), a investigação mais influente na história da medicina moderna. É um estudo cardiovascular contínuo e de longo prazo em residentes de Framingham, Massachusetts, EUA. O estudo começou em 1948 com 5.209 indivíduos adultos de Framingham e está agora em sua terceira geração.
Os dados
Baixe os dados aqui. Você pode encontrar os dados dos quais nosso conjunto de dados foi derivado em kaggle.com. Mais informações sobre a ESF estão aqui.
Conclusão
Podemos perceber que o BOTX é uma ferramenta poderosa que pode ser utilizada por não engenheiros e alcançar excelentes resultados. Na segunda parte deste tutorial descobriremos como criar um assistente online e deixar os dois robôs conversarem para integrar a rede neural ao assistente.
