Using Machine Learning for Personalized Patient Adherence Level Determination

Maksim Taranik, Georgy Kopanitsa

Результат исследований: Материалы для журналаСтатья

1 Цитирования (Scopus)

Аннотация

The paper deals with using a machine-learning algorithm for patient adherence level determination. For this purpose, we developed a neural network using the Python language, Keras library, and PyCharm platform. We analyzed different medical data collected from medical staff, patient interviews, and measurements preprocessed using a fuzzy Mamdani algorithm. After analysing 369 records we received 79.4% of accuracy.

Язык оригиналаАнглийский
Страницы (с-по)174-178
Число страниц5
ЖурналStudies in Health Technology and Informatics
Том261
СостояниеОпубликовано - 1 янв 2019
Опубликовано для внешнего пользованияДа

ASJC Scopus subject areas

  • Biomedical Engineering
  • Health Informatics
  • Health Information Management

Fingerprint Подробные сведения о темах исследования «Using Machine Learning for Personalized Patient Adherence Level Determination». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

  • Цитировать