16、基于IoMT与机器学习的心脏病诊断预测系统

基于IoMT与机器学习的心脏病诊断预测系统

1. 引言

为了持续追踪实际情况，医疗物联网（IoMT）通过复杂的无线网络和传感器将不同的物理设备相互连接，所连接的物联网设备能够实现交互。在过去十年里，互联网被用于高速数据传输。患者可以使用智能健身设备来收集有关自身健康的统计信息，例如心律、血压和血糖水平等。这些信息也可以通过可穿戴设备上的传感器进行追踪，并发送到智能手机上。物联网可用于获取实时数据，如果需要提取手动数据，则可以将物联网与机器学习相结合。用于检索健康监测数据的IoMT设备如图1所示。

心血管问题是引发心脏病的主要原因，对人类健康有着重大影响。心脏病是世界上最常见且致命的人类疾病。在心脏病发作时，心脏无法与身体其他部位协同工作，无法为身体各部位提供足够的血液，导致身体功能紊乱，最终引发心力衰竭。这种情况的症状包括缺氧、身体疲劳、脚部肿胀和疲倦等。心脏病的成因包括肥胖、高血压、高胆固醇、吸烟和不健康的饮食习惯等。必须在早期预测出导致心脏病的症状或特征，以便尽快进行治疗。本文运用机器学习的分类技术设计了一个心脏病预测系统。在进行分类之前，我们先来了解一下心脏病的各种类型以及身体各部位受心脏病影响的不同方式。

心脏病的类型 ：
- 冠状动脉疾病 ：营养物质和氧气通过冠状动脉循环输送。动脉可能会因斑块沉积而受损，这种斑块沉积会影响冠状动脉，减少心脏的氧气和营养供应。
- 心肌梗死 ：心肌梗死有多种名称，如心脏病发作和冠状动脉血栓形成。异常的血流会影响或完全破坏心肌。这种特定的心脏病是由冠状动脉内的凝血引起的，而且患者往往在不知不觉中发病。