基于可穿戴传感器数据的护士压力预测模型研究
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ML-Crate 项目背景与意义
随着医疗行业工作压力的不断增加，护士群体的心理健康问题日益受到关注。本项目利用可穿戴传感器采集的生理数据，构建机器学习模型来预测护士的工作压力水平，为医疗机构提供客观的压力评估工具。
数据集分析
本项目使用的数据集包含护士在值班期间通过可穿戴设备收集的多项生理指标，可能包括心率、皮肤电反应、体温等参数。这些生理信号能够客观反映人体的应激反应，是压力评估的重要依据。
技术实现方案
1. 数据预处理与探索性分析(EDA)
首先对原始数据进行清洗和处理，包括：
- 缺失值处理
- 异常值检测与处理
- 特征相关性分析
- 数据分布可视化
通过EDA可以了解各特征与压力水平的关系，为后续特征工程提供依据。
2. 特征工程
基于EDA结果进行特征处理：
- 特征标准化/归一化
- 特征选择（可能使用树模型评估特征重要性）
- 必要时构造新特征
- 处理类别不平衡问题
3. 模型构建与评估
计划尝试多种机器学习算法：
- 随机森林：适合处理高维特征，能自动评估特征重要性
- XGBoost：梯度提升算法，在结构化数据上表现优异
- SVM：适合小样本高维特征分类问题
- KNN：简单直观的基准模型
- 深度神经网络：尝试捕捉更复杂的非线性关系
评估指标将包括：
- 准确率
- 精确率
- 召回率
- F1分数
- ROC曲线下面积(AUC)
4. 模型优化与选择
通过交叉验证和超参数调优提升模型性能，最终选择在验证集上表现最好的模型作为最终方案。
应用价值
该预测模型可以帮助医疗机构：
- 实时监测护士压力水平
- 及时发现高压状态员工
- 合理安排工作轮换
- 评估减压措施效果
- 预防职业倦怠和心理健康问题
技术挑战与解决方案
- 数据质量问题：传感器数据可能存在噪声，需进行滤波和清洗
- 个体差异：不同人对压力的生理反应不同，可能需要个性化建模
- 实时性要求：若需实时预测，需考虑模型计算效率
- 解释性问题：医疗应用需要可解释的预测结果
未来展望
该项目可进一步扩展为：
- 开发实时监测系统
- 结合其他数据源（如排班表、工作日志）
- 探索压力源分析
- 开发个性化干预建议系统
通过机器学习技术与医疗健康的结合，该项目有望为改善医护人员工作环境、提升医疗服务质量提供有力支持。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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