16、基于IoMT与机器学习的心脏病诊断系统

基于IoMT与机器学习的心脏病诊断系统

1. 引言

为了持续追踪实际情况，医疗物联网（IoMT）通过复杂的无线网络和传感器将不同的物理设备相互连接，使所连接的物联网设备能够进行交互。在过去十年中，互联网被用于高速数据传输。患者可以使用智能健身设备来收集有关自身健康的统计数据，如心律、血压和血糖水平等。这些信息也可以通过可穿戴设备上的传感器进行跟踪，并发送到智能手机上。物联网可用于获取实时数据，如果需要提取手动数据，则可以将物联网与机器学习相结合。

心血管问题是导致心脏病的主要原因，对人类健康有着重大影响。心脏病是世界上最常见且致命的人类疾病。在心脏病发作时，心脏无法与身体其他部位协同工作，导致身体各部位得不到足够的血液供应，从而使身体功能失调，最终引发心力衰竭。其症状包括缺氧、身体疲劳、脚部肿胀和疲倦等。心脏病的成因包括肥胖、高血压、高胆固醇、吸烟和不健康的饮食习惯等。因此，必须尽早预测引发心脏病的症状或特征，以便尽快进行治疗。本文设计了一种使用机器学习分类技术的心脏病预测系统。

以下是几种常见的心脏病类型：
- 冠状动脉疾病 ：营养物质和氧气通过冠状动脉循环输送。动脉可能因斑块沉积而患病或受损，这会影响冠状动脉，减少心脏的氧气和营养供应。
- 心肌梗死 ：也被称为心脏病发作和冠状动脉血栓形成。异常的血流会影响或完全破坏心肌。这种心脏病是由于冠状动脉内的凝血在患者不知情的情况下发生而引起的。
- 心脏骤停 ：心脏无法成功地将血液泵送到全身，导致心力衰竭。心脏的左右部分都会受到损害。在高血压或冠状动脉疾病的情况下，心脏会变得过于僵硬。