19、心力衰竭预测模型的研究与实践

心力衰竭预测模型的研究与实践

心力衰竭预测的重要性与潜力

心力衰竭具有多种潜在的病理机制、多样的临床特征和众多的临床亚型。一个能够早期检测心力衰竭的模型具有重要意义，它有可能降低与心力衰竭相关的住院成本。早期干预可以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的生活。与现有的临床指南相比，它还能更好地预防心力衰竭。

相关研究综述

许多研究人员利用云存储库中免费获取的基于心力衰竭疾病数据的传感器数据集，进行心脏病预测研究。这些数据集包含了如“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。以下是一些相关研究的介绍：
- 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，并在八个临床数据集上使用了“实施”“透明度”“澄清”“减少”和“缺失数据处理”等五个特定参数进行整体评估。
- Soni等人 ：强调使用特殊过程和众多目标属性的组合，通过数据挖掘（如人工神经网络、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，贝叶斯方法也具有类似的准确性。基于聚类的预测技术如K近邻、神经网络也被应用。
- Austin等人 ：医生会根据疾病对患者进行分类，并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比早期提出的其他方法更好。
- Chowdhu