Las cardiopatías se caracterizan por ser enfermedades heterogéneas que comprenden múltiples subtipos. El diagnóstico y el pronóstico tempranos de las cardiopatías son esenciales para facilitar el manejo clínico de los pacientes. En esta investigación se propone un nuevo modelo computacional para la predicción de enfermedades cardíacas tempranas. El modelo de predicción está integrado en una nueva regularización basada en el decaimiento de los pesos en función de la desviación estándar de las matrices de pesos y la comparación de los resultados con sus padres (RSD-ANN). El rendimiento de RSD-ANN es mucho mejor que el de los métodos existentes. Basándonos en nuestros experimentos, la precisión media de validación calculada fue del 96,30% utilizando el método de validación cruzada de diez veces o el de holdout.
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