Diese Studie wurde durchgeführt, um die bestehenden Remote Health Monitoring Systems (RHMS) für Herzerkrankungen zu verbessern, indem von solchen Systemen generierte Daten erfasst und analysiert wurden, um ein Modell zu entwickeln, das die Existenz einer koronaren Herzkrankheit bei Patienten vorhersagt, die ohne jegliche Brustschmerzen klagen körperliche Ursache. Daher trägt diese Arbeit dazu bei, die aktive Beteiligung von Pflegepersonal zu reduzieren, wenn Ärzte und Experten nicht im gleichen Verhältnis zu den verfügbaren Patienten stehen, Krankenhausbesuche, Krankenhausaufenthalte...

Cette étude a été menée pour améliorer les systèmes de surveillance de la santé à distance (RHMS) existants pour les maladies cardiaques en acquérant des données générées par de tels systèmes et en les analysant pour développer un modèle qui prédit l'existence d'une maladie coronarienne chez les patients qui se plaignent de douleurs thoraciques sans aucune cause physique. Par conséquent, ce travail permet de réduire la participation active des soignants lorsque les médecins et les experts disponibles ne sont pas en proportion égale avec les patients disponibles, de...

This study was conducted to improve on the existing Remote Health Monitoring Systems (RHMS) for heart disease by acquiring data generated by such systems and analyze it to develop a model that predicts the existence of coronary artery disease among patients who complain of chest pain without any physical cause. Hence, this work helps reduce the active participation of caregivers where doctors and experts available are not in equal proportion with the available patients, minimize hospital visitation, and hospital stay and bills while allowing patients to be actively involved in the treatments...