1、利用监督式机器学习算法探索特征选择，以建立肺栓塞与心脏骤停之间的联系-优快云博客

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利用监督式机器学习算法探索特征选择，以建立肺栓塞与心脏骤停之间的联系

在当今科技飞速发展的时代，医疗领域正经历着从传统模式向数据驱动模式的重大转变。随着技术的不断进步，每天都会产生海量的医疗数据，这就迫切需要对现有系统进行分析和技术升级。本文将深入探讨如何利用监督式机器学习算法来探索特征选择，从而建立肺栓塞与心脏骤停之间的联系。

1. 医疗技术发展背景与机器学习的兴起

过去几年，科技的进步呈指数级增长，医疗领域也随之进入了数据驱动的时代。早期尝试通过“专家系统”来实现医疗程序的自动化，但由于其在人工智能领域缺乏解释决策逻辑和动机的能力，最终被淘汰。而机器学习的出现为医疗领域带来了新的曙光。

机器学习算法在评估心血管疾病和预测心血管事件方面具有重要应用价值。许多研究已经在这方面取得了一定成果：
- Chayakrit Krittanawong等人应用人工智能技术检测现有疾病中的新基因型和表型。
- S. Shrestha等人利用机器学习诊断射血分数保留的心力衰竭。
- Chetankumar等人通过“心率变异性（HRV）参数”，使用机器学习预测吸烟者的心脏骤停。
- R. Alizadehsani等人使用包含303名患者和54个特征的Z Alizadeh Sani数据集进行研究。