Genetic Algorithm-based Convolutional Neural Network Feature Engineering for Optimizing Coronary Heart Disease Prediction Performance

Erwin Yudi Hidayat; Yani Parti Astuti; Ika Novita Dewi; Abu Salam; Moch. Arief Soeleman; Zainal Arifin Hasibuan; Ahmed Sabeeh Yousif

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자료유형: 학술저널

저자정보: Erwin Yudi Hidayat (Universitas Dian Nuswantoro) Yani Parti Astuti (Universitas Dian Nuswantoro) Ika Novita Dewi (Universitas Dian Nuswantoro) Abu Salam (Universitas Dian Nuswantoro) Moch. Arief Soeleman (Universitas Dian Nuswantoro) Zainal Arifin Hasibuan (Universitas Dian Nuswantoro) Ahmed Sabeeh Yousif (Northern Technical University)

저널정보: 대한의료정보학회 Healthcare Informatics Research Healthcare Informatics Research Vol.30 No.3

발행연도: 2024.7

수록면: 234 - 243 (10page)

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Objectives: This study aimed to optimize early coronary heart disease (CHD) prediction using a genetic algorithm (GA)-based convolutional neural network (CNN) feature engineering approach. We sought to overcome the limitations of traditional hyperparameter optimization techniques by leveraging a GA for superior predictive performance in CHD detection. Methods: Utilizing a GA for hyperparameter optimization, we navigated a complex combinatorial space to identify optimal configurations for a CNN model. We also employed information gain for feature selection optimization, transforming the CHD datasets into an image-like input for the CNN architecture. The efficacy of this method was benchmarked against traditional optimization strategies. Results: The advanced GA-based CNN model outperformed traditional methods, achieving a substantial increase in accuracy. The optimized model delivered a promising accuracy range, with a peak of 85% in hyperparameter optimization and 100% accuracy when integrated with machine learning algorithms, namely naïve Bayes, support vector machine, decision tree, logistic regression, and random forest, for both binary and multiclass CHD prediction tasks. Conclusions: The integration of a GA into CNN feature engineering is a powerful technique for improving the accuracy of CHD predictions. This approach results in a high degree of predictive reliability and can significantly contribute to the field of AI-driven healthcare, with the possibility of clinical deployment for early CHD detection. Future work will focus on expanding the approach to encompass a wider set of CHD data and potential integration with wearable technology for continuous health monitoring.

#Machine Learning #Artificial Intelligence #Heart Diseases #Nerve Net #Deep Learning

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