20、智能机器学习助力多疾病感染预测系统

智能机器学习助力多疾病感染预测系统

1. 背景与理论基础

目前已开发的大多数疾病预测系统只能预测单一疾病，且这些系统通常较为复杂，主要供专家用于建议参考。因此，迫切需要开发简单的医疗预测/指导系统，让普通患者能直接根据症状和诊断结果来预测疾病。不过，这类系统的开发仍处于起步阶段，虽有学者提出了一些疾病预测/指导系统，但多数仅针对心脏病或其他呼吸系统疾病，而用于多疾病预测/指导的系统又多基于单一算法，准确率普遍较低。

在医学领域，准确性至关重要，必须选择最准确的算法来实现疾病预测系统。其主要目标是研究和比较各种智能机器学习（IML）算法在医学数据集上的性能，进而提供一个基于IML的医疗预测/指导系统，实现高精度的自动化疾病预测。该系统能克服手动医疗评估系统的诸多限制。

要明确该系统的需求，需考虑技术可行性、操作可行性、功能需求和非功能需求：
- 技术可行性 ：研究和分析系统的技术要求、成本和收益，包括开发系统所用语言、软硬件要求、医疗数据集概述、要实现的算法以及系统准确性的测量。
- 操作可行性 ：对系统的成功起着关键作用，直接影响用户体验。系统应易于使用、维护和管理，界面要友好且信息丰富。
- 软件要求 ：开发和安装基于IML的多疾病预测/指导系统的软件要求包括Windows XP或更高版本、Linux/Ubuntu（不包括Kali Linux）/Mac软件、Python 3.5或更高版本以及带GUI管理器的SQLite。
- 功能需求 ：获取完整数据集、跟踪分析所需的所有属性及其值、分析要