12、机器学习在心脏病预测中的应用探索

机器学习在心脏病预测中的应用探索

1. 心脏病预测的背景与意义

心脏病已成为全球范围内导致死亡的主要原因之一。近年来，其影响在全球迅速扩大，被一些人称为“沉默的杀手”，因为它可能在没有明显外部症状的情况下致人死亡。为减少并发症，早期识别心血管疾病的高危患者至关重要，这样患者可以决定是否改变生活方式。心脏病和其他心血管疾病在过去十年中一直是全球头号杀手，冠状动脉疾病和中风导致了其中 80% 的死亡，且死亡人数较多的通常是中低收入国家。个人和职业习惯、遗传因素等都是可能导致心血管疾病发作的风险因素，例如吸烟、大量饮酒和咖啡因、压力以及缺乏体育锻炼等。

2. 机器学习在心脏病预测中的发展现状

近年来，机器学习和混合机器学习模型已被用于基于多种风险变量预测心血管疾病。众多研究使用了各种数据挖掘和机器学习算法对心脏病患者的数据集进行分析，以预测心脏病。
- 早期研究 ：有研究对 30 项使用机器学习进行心血管疾病风险预测的研究进行了全面审查和元分析，发现机器学习算法在预测心血管疾病发展方面比传统风险预测模型表现更好。还有研究使用混合学习技术来增强心脏事件的预测，发现结合随机森林技术和人工神经网络的混合模型是预测心脏病最准确的模型。
- 不同算法的应用 ：如逻辑回归、K 近邻、支持向量机、决策树、随机森林等监督机器学习分类方法都被用于心脏病预测。逻辑回归简单且具有可解释性，图形神经网络（GNN）能捕捉复杂的数据关系，这些技术使个性化风险评估和实时洞察成为可能，改变了主动心血管医疗保健方式。

3. 研究方法与模型构建

3.1 数据预处理