17、基于机器学习的心脏病分类与早期预测

基于机器学习的心脏病分类与早期预测

1. 引言

心脏是一个拳头大小的器官，其主要功能是为全身输送足够的血液，无疑是人体最重要的器官之一。心脏的大致结构包含四个腔室，由瓣膜分隔成两部分：心房负责收集血液，心室则将血液泵出。

心脏病是一个统称，涵盖了所有心脏功能异常的情况，如心脏病发作和心力衰竭。该疾病的常见病因之一是通往心脏的动脉和血管中形成斑块，斑块由胆固醇、脂肪分子和矿物质组成。

心脏病是导致死亡的主要原因。据世界卫生组织统计，2016 年心血管疾病导致 1800 万人死亡，约占每年总死亡人数的 30%。美国疾病控制与预防中心的数据显示，约 6.7%（近 1820 万）20 岁及以上的成年人有患冠状动脉疾病（CAD）的风险，每 10 名成年人中就有 2 人死于 CAD。

美国心脏协会列出了一些可能出现的症状，包括心率的增减、腿部肿胀、睡眠困难，某些情况下还会出现每天快速增重 1 - 2 公斤等。但这些症状与许多随年龄增长出现的其他疾病症状相似。因此，为了在不久的将来控制心脏病的死亡率，需要进行准确的诊断。

由于人体生物学复杂，每个患者情况各异，配备专业领域专家并结合技术的医疗系统，将有助于早期诊断疾病、提供更合理的治疗方案，从而减少误诊。计算机技术支持下，可以对大规模生成的患者医疗数据进行分析，结合领域专家的意见，得出关键推论。

机器学习（ML）算法可综合考虑多种因素进行分析，如生理因素（年龄、性别）、生活方式因素（吸烟、体育活动、饮酒、压力）、代谢综合征因素（胰岛素抵抗）、血脂异常（如肥胖、高血压）以及饮食等。评估患者接触这些因素的情况，可判断心血管疾病的严重程度。

2. 目标

众多医