22、医疗疾病预测与社会意见挖掘技术解析

医疗疾病预测与社会意见挖掘技术解析

医疗疾病预测系统介绍

病毒和细菌从体外入侵人体使人患病。它们进入人体后会自我复制，形成抗原。为抵御这些抗原，人体会产生相应数量的抗体。若人体无法产生足够抗体对抗病毒产生的抗原，就会出现体温升高的反应，使人患病。为产生与抗原对应的适量抗体，人体需要免疫增强剂，疫苗就起到了这样的作用。

新冠病毒是众多病毒中的一种，由它引发的疾病被称为Covid - 19或SARS - Cov - 2，其中SARS代表严重急性呼吸综合征。虽然其起源尚无明确证据，但多数科学家和研究人员认为新冠病毒并非自然产生，而是在中国的实验室通过对中国蝙蝠携带的一些现有病毒进行基因改造而产生。新冠初期症状类似普通感冒咳嗽，但后期会攻击呼吸系统（肺部）、肾脏、心脏和肝脏等。

在医疗疾病预测方面，有三种监督学习算法被应用，分别是决策树、随机森林和朴素贝叶斯算法。其中，朴素贝叶斯算法的准确率最高，其次是随机森林和决策树。数据集是一个二进制数据集，每列代表一种症状，每行对应一种疾病。对应疾病的症状在该行的数值为‘1’，否则为‘0’。这种二进制数据集使数学函数和机器学习算法的实现更加容易。

一个基于IML的医疗疾病预测/监测系统，其操作步骤如下：
1. 数据划分 ：将医疗数据集分为测试数据和训练数据。
2. 模型训练 ：使用机器学习算法对训练数据进行训练，生成模型。
3. 症状选择 ：用户从大量症状中选择任意五种症状。
4. 算法选择 ：用户可以选择一种算法进行疾病预测，也可以选择全