20、利用机器智能进行心脏病预测的综述

利用机器智能进行心脏病预测的综述

心脏病预测在医疗行业中是一个至关重要且热门的研究领域。随着科技的发展，数据挖掘、机器学习和深度学习等机器智能技术在心脏病预测中发挥着越来越重要的作用。

1. 数据挖掘技术在心脏病预测中的应用

数据挖掘是一种从大型数据集中发现模式、异常和相关性的技术。它能够提取丰富的知识信息，显著提高有效临床决策的标准。在心脏病数据的特征提取、预测、聚类或分类方面，已经应用了多种基于数据挖掘的技术，如朴素贝叶斯、K近邻（KNN）、决策树、神经网络、关联规则和遗传算法等。

• 数据挖掘技术（DMT）用于心脏病预测

  • 数据处理 ：医疗背景下的原始数据分布广泛且性质各异，需要进行适当的格式整理。数据挖掘技术有助于从原始数据中发现隐藏模式，这些模式可进一步处理用于疾病诊断和预测。
  • 具体应用案例 ：
    • 有研究使用朴素贝叶斯、随机森林和决策树进行心脏病预测，结果表明随机森林产生了更好的结果。
    • Shetgaonkar等人提出的心脏病预测模型，通过决策树、朴素贝叶斯和神经网络根据各种参数确定准确性，改变属性时，决策树比其他方法效果更好。
    • 除了常见的分类技术，加权关联Apriori和MAFIA等算法也用于寻找心脏病预测的频繁模式。
    • Mane等人提出的智能心脏病预测系统，使用改进的K - 均值聚类算法，并将输出应用于ID3算法进行分类。