40、基于粗糙集理论和机器学习的胸部疾病早期预测

基于粗糙集理论和机器学习的胸部疾病早期预测

1. 引言

心脏骤停导致的意外死亡是一种严重的身体异常状况，造成了众多死亡案例。意外心脏骤停死亡往往没有明显症状，而且在大多数情况下，即使心电图（ECG）正常，人也可能会遭遇心脏骤停。因此，提前预测心脏骤停至关重要。

心脏骤停通常是由于冠状动脉阻塞，影响了向心肌供血，导致负责重要血液供应的心肌部分受损。不过，这并非唯一原因，心室颤动也可能引发心脏骤停。心室颤动会使心脏内部调节心跳的信号变得紊乱，从而停止心跳。虽然心肺复苏（CPR）和除颤器能在一定程度上帮助恢复心跳，但如果不能及时获得专业治疗，患者往往难以存活。

在这项工作中，我们运用了粗糙集理论（RST）和支持向量机（SVM）两种方法。RST 由 Pawlak 在 20 世纪 80 年代初提出，能够有效处理不精确和模糊的数据，非常适合分析医疗数据。SVM 则是一种监督学习技术，用于预测心脏骤停。

2. 文献综述

2.1 相关研究

许多研究使用通用医疗数据或从各种来源收集信息来准备医疗文档。例如，Das 等人讨论了使用 RST 和机器学习概念进行心脏骤停预测；还有人使用机器学习工具预测心脏病，以及运用 RST 概念预测疟疾症状等。此外，也有研究将软计算概念应用于社会问题和气象现象预测。

2.2 RST 背景

医疗数据分析对数据科学家和医生来说一直是个挑战，因为医疗数据通常不精确、属性缺失、模糊且量大。一般的医疗从业者依赖患者的病史，但这些病史往往相似或模糊。RST 是处理不完整和不精确数据的有用工具，不需要对数据集有先验知识，可用于测试和训练。

2.3 R