58、使用机器学习和数据分析预测心血管疾病的发作——技术现状分析

使用机器学习和数据分析预测心血管疾病的发作——技术现状分析

1. 引言

心血管疾病如今已成为全球自然死亡的主要原因之一。在发达国家，不健康的生活方式是导致心血管疾病的重要因素；而在发展中国家，缺乏适当的诊断措施则是一个突出问题。传统的诊断方法依赖于个人的生活方式和病史，不仅耗时，还可能导致严重后果。因此，探索基于易获取临床数据来预测心血管疾病发作的方法具有重要意义。

根据梅奥诊所的定义，心脏病涵盖了一系列影响心脏的疾病，包括血管疾病（如冠心病）、心律问题（心律失常）和先天性心脏缺陷等。其诊断方法多样，具体如下：
1. 血液检查：如胆固醇、高敏C反应蛋白、脂蛋白(a)、血浆神经酰胺、利钠肽等。
2. 胸部X光：用于观察心脏的大致大小和心包积液情况。
3. 心电图（ECG）：通过电信号测量心律，主要观察初始的P波、中间的QRS复合波和最后的T波。
4. 动态心电图监测（Holter）：连续记录24 - 72小时的心电图。
5. 超声心动图：利用超声波成像。
6. 压力测试：分析心率。
7. 心脏导管插入术：使用特殊染料分析血流和压力。
8. 心脏计算机断层扫描（CT）。
9. 心脏磁共振成像（MRI）。

2. 医疗数据收集与管理——背景与技术现状

医疗数据的测量方法主要分为侵入性和非侵入性两种。侵入性方法通过采集人体样本进行参数分析，非侵入性方法则通过监听心跳、血压等获取数据。用于研究心脏病的数据类型丰富，包括数值数据、名义数据、文本数据、医疗规则数据和医学图像等。

在数据处理方面，数据挖掘方法可用于识别诊断、药物和疾病之间的关联，如频繁项集挖掘、关联