18、机器学习在肝脏疾病预测与工程裂纹建模中的应用

机器学习在肝脏疾病预测与工程裂纹建模中的应用

肝脏疾病预测的机器学习应用

肝脏在人体器官系统中至关重要，承担着去除有毒物质、消化食物和维持新陈代谢等关键功能。然而，肝脏易受肝癌、吉尔伯特综合征等严重疾病的侵袭。据报道，约十分之一的美国人受肝脏和胆道疾病影响，且部分患者可能因无症状而未察觉患病。印度的肝脏疾病负担也相当沉重。随着技术进步，医学和医疗保健取得了显著进展，机器学习作为人工智能的一个子领域，在医疗保健领域展现出强大的应用潜力。

相关研究工作

近期对肝脏患者的研究虽规模较小，但成果颇丰。不同研究采用了多种机器学习算法，如逻辑回归（LR）、支持向量机（SVM）、k近邻（KNN）等，以提高肝脏疾病预测和分类的准确性。部分研究成果如下表所示：
|研究|使用的模型|准确率|
| ---- | ---- | ---- |
|[3]|LR, SVM|75%|
|[4]|KNN|91%|
|[5]|LR, KNN, SVM|73.97%|

提出的方法

该研究旨在通过机器学习方法预测患者的肝脏疾病，主要步骤包括数据预处理和模型训练。
- 数据集获取 ：使用的肝脏疾病患者数据集包含30,691个实例、10个特征和一个二元结果，其中有9个数值特征和1个分类特征。数据集属性及空值详情如下表：
|序号|列/属性|空值数量|数据类型|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|1|患者年龄|2|float64|
|2|患者性别|902|object|
|3|总胆红素|648|float6