Journal
/
Behavior
/
Hafif Bilişsel Bozukluğun Etkili Bir Seçici Taramasını Tasarlamak Için Makine Öğrenimi Yaklaşımı
JoVE Journal
Behavior
Author Produced
A subscription to JoVE is required to view this content.  Sign in or start your free trial.
JoVE Journal Behavior
A Machine Learning Approach to Design an Efficient Selective Screening of Mild Cognitive Impairment
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

Hafif Bilişsel Bozukluğun Etkili Bir Seçici Taramasını Tasarlamak Için Makine Öğrenimi Yaklaşımı

Türkçe

Automatically Generated

7,279 Views

•

12:18 min

•

January 11, 2020

DOI:

10.3791/59649-v

DOI:
10.3791/59649-v

•

12:18 min
January 11, 2020

•

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

Summary

Automatically generated

Bu metodoloji, daha hafif bilişsel bozukluk muzdarip eğilimli nüfus grupları hedef karar ağaçları üretir ve hastalığın maliyet-etkin seçici tarama için yararlıdır.

Explore More Videos

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

Read Article

Cite this Article

Muñoz-Almaraz, F. J., Climent, M. T., Guerrero, M. D., Moreno, L., Pardo, J. A Machine Learning Approach to Design an Efficient Selective Screening of Mild Cognitive Impairment. J. Vis. Exp. (155), e59649, doi:10.3791/59649 (2020).

Download .ris file

Copy

Share Video

.

Copy