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心肌梗塞预测 使用心肌梗死后三天就诊的数据预测患者的死亡。 该项目使用UCI机器学习存储库中的数据集。 该数据集包含在发生心肌梗塞后三天内在医院从患者那里收集的数据。 在研究生院期间，我研究了心脏组织工程技术，以创建源自干细胞的心脏组织，该组织可以在心肌梗塞后植入心脏，因此我自然对这个数据集产生了兴趣。 我对了解数据集中每个功能所代表的医学术语以正确清除任何缺失值的数据的能力感兴趣。 我研究了这些功能，以识别它们之间的关系，以正确估算缺失的数据。 清理数据后，我使用数据集进行监督学习分类器，包括K近邻，随机森林，支持向量机和adaboost。 我使用带有交叉验证的网格搜索来优化超参数以获得最准确的拟合。 我生成了ROC曲线以确定阈值，以假阳性为代价来优化召回率。 在预测死亡的情况下，最大限度地提高召回率尤为重要，这样我们就可以识别出尽可能多的可能死亡的患者，以分配更多的医院资源来挽救他

随机生存森林对心律失常患者一年死亡率的风险预测

今天要跟大家说到的一个数据集分析，是关于心脏病的。心脏病作为全球第一大杀手，是我们不得不提前防御的疾病。今天我们利用Python从一份心脏病数据集中找出一些规律，看下哪些特征对于确诊心脏病影响比较大，从而提醒我们注意平时的生活规律。 数据集介绍 数据分析之前，先得有数据集，首先先来介绍一下这份kaggle上下载的数据集。 对其中的字段进行分析： age：年龄。 sex：性别（1：男，0：女） cp：疼痛类型（1：典型心绞痛，2：非典型心绞痛，3：非心绞痛，4：没有症状（不痛）） trestbps：静息血压。 chol：胆固醇。 fbs：血糖（>120mg/dl为1，否则为0） restecg

这种人工胰腺模拟具有连续血糖监测器、胰岛素注射泵和潜在的 PID 控制器。 此处描述了此过程控制项目： http://apmonitor.com/che436/uploads/Main/sp6.pdf Ali Cinar 博士最近关于人工胰腺进展主题的视频如下： http://youtu.be/rrtPn6GKMlU 以下链接提供了有关过程动力学和控制的其他课程材料： http://apmonitor.com/che436

Sandra Lynch 和 B. Wayne Bequette 于 2002 年在“使用皮下葡萄糖测量值对 I 型糖尿病患者的血糖进行模型预测控制”中发现的模型。 在以下位置下载其他模型和文档： http://www.hedengren.net/research/models.htm

本代码主要利用MATLAB工具进行单层竞争神经网络的数据分类的仿真，实现患者癌症发病预测的模拟

最新完整英文版ISO 27269：2021 Health informatics - International patient summary（健康信息学 - 国际患者摘要）。本文档定义了支持个人护理连续性和医疗保健协调的患者摘要文档的核心数据集。 它专门用于支持“计划外、跨境护理”的用例场景，旨在成为国际患者摘要 (IPS)。 虽然数据集是最小的且并非详尽无遗，但它提供了一个强大的、定义明确的核心数据项集。 对这个用例的密切关注也使 IPS 能够用于计划护理。 这意味着该数据集可以在地方和国家范围内支持计划外和计划内的护理，从而提高其效用和价值。

心衰预测 根据患者的医学和临床指标预测其生存和死亡率 用于该分析和建模的数据集是从Kaggle网站下载的。 归功于数据集作者： Davide Chicco，Giuseppe Jurman：机器学习可以仅凭血清肌酐和射血分数来预测心力衰竭患者的存活率。 BMC Medical信息学和决策制定20，16（2020） 。 数据集可以根据Attribution 4.0 International（CC BY 4.0）的许可证自由共享和使用。 注意：如果笔记本无法打开，请使用。