2、利用人工智能简单预测心脏病的方法

利用人工智能简单预测心脏病的方法

1. 引言

心血管疾病的早期诊断对于高危患者至关重要，它能帮助患者决定是否改变生活方式，从而减少并发症。由于心血管疾病等无症状疾病的存在，医疗成本不断攀升，超出了平均国家医疗费用和企业预算。因此，对这类疾病进行早期识别和治疗的需求十分迫切。

机器学习技术在全球医疗行业等众多领域被用于疾病预测。研究人员尝试通过数据挖掘的同类技术，对最具影响力的心脏病病因进行分类，并可靠地预测整体风险。本文运用机器学习算法，根据分类报告选择最佳算法，以找到一种简单的心脏病预测方法，助力开发经济高效的心脏病预测软件，造福人类。

临床决策常依据医生的经验而非丰富的数据，这可能导致错误和高额费用，影响医疗质量。通过使用分析工具和数据建模，可以改善临床决策。目标是创建一个网络应用程序，指导医生诊断心脏病。

数据科学项目通常遵循以下七个主要步骤构建生命周期：
1. 问题表述
2. 数据收集
3. 数据准备
4. 数据探索
5. 数据建模
6. 模型评估
7. 模型部署

男性患心脏病的风险通常高于女性。心脏病发作的基本症状包括胸痛、胸部不适和精神压力，有时还会出现手部、手臂、肩部、颈部、背部和下巴疼痛，以及呼吸急促等症状。

为了使分类过程更有效，需要对心脏病数据库进行预处理，将数据分为分类和回归类别。研究旨在通过分类算法对最相关的心血管疾病预测因素进行分类，并预测整体风险。

研究使用UCI心脏病数据集，该数据集包含442条患者数据记录和14个属性。研究通过在Jupyter Notebook中运行的Python程序进行测试。过去二十