3、利用机器学习算法预测慢性呼吸道疾病

利用机器学习算法预测慢性呼吸道疾病

1. 引言

机器学习作为人工智能的一个分支，专注于算法研究。机器学习模型能够像人类一样学习，并基于过往经验提升准确性，无需刻意编程。

本研究使用一个基于慢性呼吸道疾病的数据集，其中包含众多输入特征，如ID、年龄、性别、吸烟状况以及唾液样本介电常数等，用于预测目标诊断。目标诊断可进一步分为四个不同类别：慢性阻塞性肺疾病（COPD）、哮喘、感染和健康对照（HC）。

• COPD ：这是一种致命的呼吸道肺部疾病，会限制气流，导致呼吸问题。它是全球第三大死因，约70%的病例由吸烟以及接触有害化学物质、烟雾或灰尘引起。由于目前尚无治愈方法，及时检测和治疗至关重要。
• 哮喘 ：一种长期慢性呼吸道疾病，会导致气道发炎、变窄和肿胀。它是一种常见疾病，可能引发严重并发症，甚至导致死亡。哮喘可遗传，吸烟、各种过敏原和肥胖也是主要原因，还可由多种因素触发。治疗通常包括长期用药以控制症状、维持肺部健康。
• 感染 ：指除COPD和哮喘之外的呼吸道感染，如普通感冒、流感、支气管炎和肺炎等。这些疾病可能导致发热、喉咙痛、鼻窦问题、呼吸急促、疲劳和体重减轻等症状，通过适当的药物治疗和医疗监督可以治愈。
• 健康对照（HC） ：用于描述未受上述疾病影响的个体，作为研究的一部分，用于确定与患有各种呼吸道疾病的患者之间的差异。

本研究使用了几种机器学习分类算法：
- 朴素贝叶斯分类