19、心力衰竭预测模型的研究与应用

心力衰竭预测模型的研究与应用

1. 心力衰竭预测的重要性与潜力

心力衰竭具有多种潜在病因、多样的临床特征和众多临床亚型。若能通过模型更早地检测出心力衰竭，便有可能降低与心力衰竭相关的住院成本。早期干预可减缓心力衰竭的进展，从提高生活质量和降低死亡率方面改善患者状况，并且相较于现有的临床指南，能更好地预防心力衰竭。

2. 相关研究综述

许多研究者利用云端存储库中免费的心力衰竭疾病数据进行心脏病预测研究。这些存储库统计集包含如“年龄”“性别”“胸痛”“血压”“胆固醇”“血糖”“心电图结果”“最大心率”等推测因素。以下是部分研究者的工作：
- Vijayashree 等人仅确定了几个参数用于数据分析，旨在形成一个高效、快速、可靠的机械化系统，以早期预测心脏病。
- Zhu 等人实施了多样化的研究策略系统，并使用“执行”“透明度”“澄清”“减少”和“缺失数据处理”等五个特定参数，对八个临床数据集的整体效果进行了关联分析。
- Soni 等人强调使用特殊过程和众多目标属性的组合，借助数据挖掘（如 ANN、软计算规则等）进行智能且有效的冠心病发作预测。数据挖掘技术的结果与决策树的结果相当，同时贝叶斯方法也具有与决策树相似的准确性。像 K - 最近邻、神经网络等预测技术基于聚类。
- Austin 等人指出医生会根据疾病对患者进行分类，并且经常使用决策树算法技术对患者进行分类。他们认为传统回归在预测心力衰竭概率方面优于早期提出的其他方法。
- Chowdhury 使用“人工神经网络”在早期预测不健康特征，涉及准备一个带有反向传播规则的多层感知器，以识别婴儿疾病的预测模式。
- Kadi 等人调查了有关在心脏病学中使用数据挖掘程序的