12、机器学习算法在心血管疾病预测中的应用与进展

机器学习算法在心血管疾病预测中的应用与进展

1. 机器学习算法评估

在疾病检测领域，多种机器学习（ML）算法被用于检测疾病及其相关症状。通过比较训练和验证曲线发现，使用离散小波变换（DWT）进行特征提取时，分类器的性能优于经验模态分解（EMD）。具体而言，当使用DWT进行特征提取时，支持向量机（SVM）分类器的性能比随机梯度下降（SGD）、多层感知器（MLP）和随机森林（RF）分别高出0%、0.16%和0.16%；而使用EMD进行特征提取时，SVM的性能比SGD、MLP和RF分别高出2.439%、0%和0.32%。由此可以得出，使用DWT进行特征提取并以SVM作为分类器，能够实现更好的疾病预测。此外，使用更大的数据集并减少生成的噪声，可以进一步提高分类器的性能。未来，这些开发的算法有望集成到智能便携式健康设备中，实现对疾病类型及其症状的动态预测。

2. 心血管疾病现状与挑战

心血管疾病（CVDs）是全球主要的死亡原因。据世界卫生组织（WHO）估计，到2030年，全球将有2330万人因心血管疾病死亡。尽管医生采取了各种措施和标准，但心血管疾病仍然难以预测，死亡率较高。心血管疾病的致病因素包括遗传、压力水平、生活水平、饮食习惯和其他生理因素。常见的心血管疾病包括冠心病、心肌病、心绞痛、充血性心力衰竭、先天性心脏病、心律失常和心肌炎等。

为了降低心血管疾病的死亡率，自动化技术可以辅助心血管疾病的研究，通过分析疾病的属性和症状，实现早期预测和预防。近年来，数字技术在医学诊断中的应用增加了检测疾病的维度。机器学习（ML）作为一种训练机器模拟人类大脑的技术，在过去几十年中得到了发展。人工智能（AI）和ML算法通过对患者的健康记录和家族病史进行精确的数据挖掘，展现出了确