7、个性化患者出院流程与随访：机器学习与本体论的应用

个性化患者出院流程与随访：机器学习与本体论的应用

在医疗领域，准确预测患者的医院再入院风险以及为患者提供个性化的健康建议至关重要。本文将介绍如何使用机器学习算法预测患者的医院再入院风险，以及如何结合本体论和自我报告问卷为患者生成个性化的健康建议。

1. 使用机器学习算法预测患者的医院再入院风险

预测患者的医院再入院风险的整体工作流程包括数据预处理、模型训练以及模型测试和评估。

1.1 数据预处理

数据预处理包括以下几个步骤：
1. 数据获取 ：获取用于后续训练和测试的相关数据。这里使用了心力衰竭数据集（HFDS），该数据集包含了2008名2016 - 2019年在中国四川某医院入院的心力衰竭患者的电子健康数据，涵盖了168个变量，描述了各种健康参数和入院信息，以及28天、3个月和6个月随访的再入院和死亡率信息。
2. 处理缺失数据 ：首先统计数据集中所有列的缺失值，然后删除缺失值超过一半的列。对于剩余的缺失值，数值型数据用该列现有值的平均值替换，分类数据用该列中最频繁出现的值替换。
3. 数据转换 ：根据属性/列的类型分阶段准备数据用于训练。分类值先进行索引，然后使用Spark的OneHotEncoder消除顺序关系，将分类值转换为向量。随后，将每条记录中的数值和分类值映射到Spark MLlib库中机器学习算法要求的向量格式。
4. 处理数据分布不均问题 ：使用的数据集存在类不平衡问题，这会影响预测性能。为此，实现并测试了三种处理非均匀数据分布的方法：
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