مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ انگلیسی

The Use of Artificial Intelligence in the Diagnosis and Predictionof Heart Diseases

The Use of Artificial Intelligence in the Diagnosis and Predictionof Heart Diseases

چکیده مقاله

Introduction:Artificial Intelligence AI has emerged as a transformative tool in the healthcare industry,particularly in diagnosing and predicting heart diseases With advancements in computingscience, AI driven technologies such as Decision Support Systems DSS , machine learningalgorithms, and neural networks offer promising solutions to enhance diagnostic accuracyand patient outcomes Cardiovascular diseases, including coronary artery disease CAD , areleading causes of mortality worldwide, and early detection is crucial for effective interventionand treatment AI tools, especially those integrated into wearable and portable devices,provide non invasive methods to monitor heart health, reducing hospital visits and improvingpatient management Methods and Results:This review examines the role of AI in heart disease diagnosis, focusing on its application inidentifying key risk factors, predicting disease progression, and supporting clinical decisionmaking AI based models, such as neural networks and random forests, have demonstratedhigh classification accuracy for heart disease prediction Studies reviewed utilized databasessuch as the UCI Heart Disease dataset, identifying important predictors like age, chest pain,and blood pressure The integration of AI in cardiovascular care has also improved theunderstanding of genetic and lifestyle influences on heart health, enabling more personalizedtreatment plans Additionally, AI has proven useful in analyzing large medical datasets andimproving the precision of diagnostic tools, including imaging techniques, through deeplearning models Conclusion:AI's integration into the medical field, particularly for diagnosing and managing heartdiseases, has the potential to revolutionize healthcare delivery However, challenges such asdata privacy, algorithmic bias, and generalization of models across populations remain Addressing these issues will enable wider adoption and enhanced patient outcomes Furtherresearch into AI applications in cardiovascular care could lead to more accurate,personalized, and preventive treatment approaches, ultimately reducing the global burden ofheart disease

کلیدواژه‌ها

Decision Support Systems Heart Disease Artificial Intelligence Coronary Artery Disease Machine Learning NeuralNetworks Cardiovascular Diagnosis Personalized Medicine Healthcare Technology Early Detection. Early Detection

نویسندگان

تصویر Elham Mirahmadi

Elham Mirahmadi

Department of nursing , Semnan branch, Islamic Azad University,Semnan, Iran

تصویر Fatemeh Heydari

Fatemeh Heydari

Department of nursing , Semnan branch, Islamic Azad University,Semnan, Iran

شیوه ارجاع

Mirahmadi, Elham and Heydari, Fatemeh,1403,The Use of Artificial Intelligence in the Diagnosis and Predictionof Heart Diseases,18th International Conference on Health, Treatment and Health Promotion

ارائه‌شده در

پوستر مجموعه مقالات هجدهمین کنفرانس بین المللی بهداشت، درمان و ارتقای سلامت مجموعه مقالات هجدهمین کنفرانس بین المللی بهداشت، درمان و ارتقای سلامت18 آبان 1403
ادامه مسیر پژوهش

مقالات مرتبط

مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۸۳۵ مشاهده

اثرات بازی های دیجیتال بر رشد و تکامل کودکان: یک مطالعه مروری

مقدمه: بازی های دیجیتال در دهه های اخیر به یکی از محبوب ترین فعالیت های تفریحی در میان کودکان تبدیل شده…

بازی های کامپیوتریسلامت کودکان.رشد شناختی و اجتماعی
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۸۲۹ مشاهده

مروری بر نقش هوش مصنوعی و چت بات ها بر ارتقاء بهداشت روان بیماران مبتلا بهافسردگی

افسردگی یکی از اختلالات روانی شایع است که میتواند کیفیت زندگی فرد را تحت تاثیر قرار دهد با پیشرفت های فن…

چت بات هابهداشت روانهوش مصنوعی
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۵۸۹ مشاهده

نقش رسانه ها در تغییر نگرش نسبت به باروری: یک مرور حیطه ای

مقدمه و هدف: تغییرات جمعیتی اثرات گسترده ای بر زندگی انسان و نظام های اقتصادی، سیاستی و اجتماعی دارد امر…

باروریرسانهنگرش
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۵۵۶ مشاهده

برنامه سواد سلامت روان مبتنی بر مدرسه در دانش آموزان دبیرستانی:یک مطالعه مرور سیستماتیک

برنامه های سواد سلامت روان نقش مهمی در تسهیل دسترسی به مراقبت، بهبود دانش، نگرش و شایستگیکمک به خود و دی…

سواد سلامت رواننوجوانانسلامت روان
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۵۳۳ مشاهده

Comparison of the SBAR method and modified handover model on handover quality andnurse perception in the emergency department: a quasi-experimental study

Background Effective information transfer during nursing shift handover is a crucial component of safe c…

SBAR methodModified handover modelEmergency department
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۴۸۰ مشاهده

مدل ساختاری اختلال خوردن بر اساس طرحواره های ناسازگار اولیه و ترومای دوران کودکی با نقشواسطه ای اضطراب اجتماعی دانشجویان دانشگاه آزاد اسلامی واحد رشت

این مطالعه با هدف بررسی اختلال خوردن براساس طرحواره های ناسازگار اولیه و ترومای دوران کودکی با نقش واسطه…

اختلال خوردناضطراب اجتماعیطرحواره های ناسازگار اولیه و ترومای دوران کودکی