14、医疗领域的机器学习与物联网应用

医疗领域的机器学习与物联网应用

1. 胎儿心率分类研究

在医疗领域，胎儿心率分类是一项重要的任务。有研究比较了五种高效的机器学习技术用于胎儿心率分类任务，并通过混淆矩阵得出的多个性能指标对网络性能进行评估。结果显示，人工神经网络（ANN）比其他机器学习算法取得了更出色的结果。同时，在评估每个分类器的结果时，会考虑一些性能指标。还有研究仅针对正常或病理两种状态展开工作，并且可以通过10折交叉验证来分析每个算法的性能和模型强度。

在医疗领域，一个小错误都可能是致命的，因此检测异常值非常重要。异常值是指在统计上与其余数据或观测值有显著距离的观测值。有研究指出，异常值可能会导致偏差，也可能补充临床医生在做出关于胎儿出生的重要决策时的知识，因此需要特别关注。

2. 数据生命周期方法论

2.1 数据收集

数据收集是整个过程的起始阶段，需要从多个存储库和来源收集数据。这里使用的是UCI机器学习存储库作为数据来源。如果数据量非常大，可以将其存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。收集的数据可以是非结构化和结构化的，例如医疗分析、药品采购、患者病史、报告、可穿戴设备数据等。在这项工作中，收集了与孕妇胎儿相关的CTG数据，这些数据可以从存储库中获取，也可以通过可穿戴监测器记录。医院管理部门可以将其存储在云端，以便进一步用于预测。我们将这些数据存储为csv格式，并且使用了物联网框架。

2.2 数据预处理

从多个来源收集数据后，将其存储在一个通用的存储介质中，如csv文件。这一步骤有助于清理数据，并对其进行相应的排序，以便进一步探索。在这个步骤中，会移除所有缺失的值、行、列或数据。数据的准备工作在推动整个