15、基于机器学习的心血管风险监测工具（CRMT）

基于机器学习的心血管风险监测工具（CRMT）

1. 引言

在众多危及生命的疾病中，心脏病在医学研究领域备受关注。诊断心脏病是一项具有挑战性的任务，若能实现对患者心脏状况的自动预测，将有助于后续治疗的有效性。心脏病的诊断通常基于患者的体征、症状和体格检查。医院和医疗中心等医疗机构面临的一大挑战是，如何以可承受的成本提供高质量的服务。那些增加血管阻塞可能性的因素被称为风险因素，可分为不可控和可控风险因素，如年龄、性别和遗传等。

心脏病预测的数据集包含数值和分类数据。在进一步处理之前，需要对这些数据进行清理和过滤，以去除数据库中的无关数据。数据挖掘可自动获取诊断规范，辅助医学专家使诊断过程更可靠。数据挖掘进行预测的目的是发现患者数据中的趋势，以改善他们的医疗保健。

随机森林是一种集成分类器，结合了装袋法和随机特征选择。该算法包含众多决策树，其输出类别是各个决策树类别模式的结果。与其他分类器相比，随机森林能提供较高的准确性，尤其适用于心血管疾病数据集。

该应用程序可以从心脏病历史数据库中挖掘出与心脏病相关的隐藏知识，即模式和关系。借助聊天机器人，它还能回答复杂查询，为有健康风险的患者做出智能临床决策提供帮助。

2. 问题陈述

心脏病是全球人口发病和死亡的主要原因之一。数据挖掘方法可从大量可用数据中提取重要的隐藏信息。然而，健康数据库通常包含不准确的信息，使用这些不准确的数据进行决策是一项复杂且具有挑战性的任务。在医学领域，机器学习可用于诊断、检测和预测各种疾病。它在揭示隐藏的离散模式和分析给定数据方面发挥着重要作用。分析数据集后，机器学习方法有助于心血管风险预测和早期诊断。心血管风险监测工具（CRMT）的主要目标是为患者提供