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Combining Machine Learning and Bayesian networks for Decision Support in Arrythmia Diagnosis
We propose an architecture for a personal health agent (PHA) that combines machine learning and a Bayesian network for detecting and diagnosing arrhythmia based on electrocardiogram (ECG) characteristics. Focusis placed on atrial fibrillation (AF), the commonest type of arrhythmia. Machine learning is used for classifying the ECG signal. The ...
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