Application of Harris Hawks Optimization (HHO) and Genetic Algorithms to Biodata Systems.

Abstract

Esta tesis presenta un estudio exhaustivo sobre la aplicación del algoritmo de Optimización de Halcón de Harris (HHO) y algoritmos genéticos (GA) en sistemas de biodatos, con un enfoque particular en mejorar la precisión diagnóstica de enfermedades cardíacas y hepáticas. Al combinar HHO con redes neuronales artificiales, esta investigación proporciona una solución poderosa para mejorar la selección de características, la clasificación y la interpretabilidad de modelos en conjuntos de datos complejos. El novedoso enfoque híbrido demostrado en esta investigación muestra mejoras significativas en comparación con los métodos tradicionales de aprendizaje automático, ofreciendo predicciones más precisas y confiables en el diagnóstico médico. Las contribuciones de esta investigación van más allá del diagnóstico de enfermedades cardíacas y hepáticas, proporcionando perspectivas para aplicaciones más amplias en el análisis de biodatos, como la agregación de señales de EEG y el intercambio seguro de datos médicos. Al integrar la tecnología blockchain con la inteligencia artificial, la investigación demuestra un sistema escalable y seguro para gestionar datos médicos en las futuras ciudades inteligentes.