32、可量化银行压力与倦怠的可持续方法及心脏病预测的机器学习模型研究

可量化银行压力与倦怠的可持续方法及心脏病预测的机器学习模型研究

1. 银行员工压力与倦怠研究

银行员工面临的压力和倦怠问题，不仅对员工的生活质量产生影响，还会对经济领域造成风险，因此需要尽早识别并降低这一风险。这一研究对于新兴的计算可持续性跨学科领域具有重要贡献，该领域结合了计算机科学和社会科学的方法与技术来解决问题。

研究通过向50名银行员工发送电子邮件邀请他们完成在线问卷，最终50人中只有32人（64%）做出了回应。目前从这个样本中获得的结果与单个员工对问卷的回答结果一致。未来的研究将关注员工与同事、其他专业人员或机构的关系，以及领导力、公平性和权力等问题如何影响他们的绩效。

2. 心脏病预测研究

2.1 背景与意义

2019年，世界卫生组织（WHO）估计有1790万人死于心血管疾病，占全球死亡人数的32%，其中约85%是由心脏病发作和中风导致的。心脏病发作是由于心脏供血受阻引起的，其风险因素包括高血压、久坐的生活方式、低密度脂蛋白（LDL）胆固醇水平高、吸烟、糖尿病、肥胖和不良饮食等。常见症状有胸痛、冷汗、疲劳、烧心和呼吸急促等。

依靠医疗仪器预测心脏病要么昂贵，要么效率低下，因此早期检测心脏病对于避免并发症和降低死亡率至关重要。机器学习算法可以帮助分析医疗数据中的隐藏模式，用于心脏病预测。

2.2 机器学习分类

机器学习主要分为四类：
- 监督学习 ：提供给机器的训练数据集带有特定输出的标签，但需要人工干预。
- 无监督学习 ：提供给机器的训练数据集无标签，无需人工干