心血管疾病使用决策树和随机森林分类器 决策树算法可用于预测心血管疾病并使用随机森林分类器和探索性数据分析来提高准确性

物流人工智能_机器学习

诊断心血管疾病：人工智能项目，我开发了一个专家系统来检测心血管疾病，并使用前后链技术为用户提供推荐的治疗方法

全身性高血压（SAH）在影响心血管疾病（CVD）的病因和/或加重的慢性非传染性疾病中脱颖而出，因为该疾病由于非感知性症状和相关因素而被低估了与其他CVD的因素和危险标志物。 因此，根据弗雷明汉风险评分（FRS）确定SAH恶化和加重的风险可以降低DCV的发病率并改善预防措施。 这项观察性和横向研究采用了BA Senhor do Bonfim的《健康家庭策略》中患者记录的数据收集方法，该方法通过描述性和推论性统计分析（相关和回归）确定了差异。 分析了与动脉粥样硬化危险因素相关的高血压方面，确定了FRS在10年内发生心血管事件的风险。 从432个家庭中选择了746例患者，其中340例为高血压个体（SAH = 45.57％）和406例（NSAH = 54.42％）非高血压。 在SAH中，大多数（31.17％）年龄在63-77岁之间，但是在这两个群体中，女性人数都较多。 分析的所有特征中，SAH的患病率更高，吸烟（13.20％），久坐（29.41％）和心血管意外（22.60％）。 SAH组对FRS在10年内的CVD进展更敏感（P <0.0001 ANOVA）。 在NSAH组中，所有分析的变量之间

心血管疾病是全球死亡的主要原因之一，在世界范围内日益引起社会关注。 随着技术的出现，机器学习和可穿戴技术的融合为医学领域带来了巨大的好处，它提供了高度准确，可靠和强大的无缝解决方案。 通过早期发现并降低医疗成本，这使患者社区受益。 以及为医学博爱提供有效，可扩展，准确和可靠的预测系统。 本文对用于各种心血管疾病的预测/分类的机器学习算法进行了广泛的调查。 我们将介绍各种模式的见解，例如心音，电子健康记录，生理信号和CT图像，以成功检测出心脏病，并且还将介绍流行的机器学习系统，模糊系统，混合系统的亮点。 从这篇评论中可以注意到，SVM已被广泛使用，随后是神经网络和集成技术。 通过集成技术，其次是SVM和CNN，可以达到95％以上的最高准确度。

在当今时代，检测和预测任何疾病非常重要，为什么要这样做，因为每个人都忙于日常生活，没有人关心自己的健康，也没有人遵循适当的饮食，这种鲁leads的行为会导致多种疾病。 在所有疾病中，心脏病是一种非常严重的疾病。 心脏病的主要原因之一是吸烟，饮酒和缺乏运动等。WHO（世界卫生组织）记录说，有3100万人死于CVD（心血管疾病）。 因此，有必要在心脏病发作之前对心脏病进行预测。 有大量来自医疗保健行业和医院的数据，但是像医生或医学专家这样的人却无法分析这些数据，因此机器学习可以分析大量数据并提供更好的结果。 过去几年的研究人员发现，机器学习在分析数据方面非常有效，因此我们提出了几种机器学习算法，例如人工神经网络（ANN），随机森林（RF），逻辑回归，K近邻（KNN） ），朴素贝叶斯（NB），支持向量机（SVM），决策树（DT）等来预测心脏病。 并且在本文中，我们获得了各种机器学习算法的结果，并进行了比较。

我国慢性疾病调查数据显示,目前全国慢性疾病确诊患者的数量达到了2.6亿 我国是世界上慢性疾病患者最多的国家，慢性疾病是一类高致残率、高死亡率而 且无法治愈的终身性疾病，已经成为当前我国医疗卫生事业发展道路上最大的障 碍。由于慢性疾病的特殊性，研究发现疾病预防是慢性疾病管理中最有效的措施， 疾病预测的研究对提高慢性疾病管理效率有着重要的意义。随着互联网和大数据 的发展，医疗数据的形式和数量不断增加，人们开始将数学模型用于疾病研究中， 通过定量分析的方法研究疾病的发病特征和原理，由于机器学习方法在处理复杂 数据问题时可以获得较好的精确度，被越来越多的人用于对疾病的预测研究。 在此背景下，本文旨在采用机器学习方法建立慢性疾病预测模型，在此基础上 搭建慢性疾病风险预测系统，通过该系统实现对用户慢性疾病风险的预测，进而 实现对高危人群的预警和疾病干预，达到对慢性疾病有效管理的目的。本文的主 要研究内容如下: (1)提出了新型慢性疾病管理模式。通过对我国目前的传统慢性疾病管理模 式的研究，分析了传统慢病管理模式存在的问题，结合新一代信息技术提出了新 型慢性疾病管理模式，强调疾病预测在慢性疾病管理中

心血管疾病介入诊疗技术管理规范方案.doc

目的：睡眠障碍与心血管疾病（CVD）之间的关系尚不明确。 这项研究评估了美国成年人中睡眠障碍与CVD之间的关联以及睡眠时间对睡眠障碍与CVD之间关系的影响。 设计：横截面分析。 地点：NHANES（国家健康与营养检查调查）。 参与者：NHANES调查的2015-2016年周期共纳入5660名成年人。 测量：主要结局是存在任何CVD，包括自我报告的心绞痛，充血性心力衰竭，冠心病，高血压和心肌梗塞。 使用logistic回归分析睡眠障碍与CVD的睡眠时间之间的关联。 使用睡眠时间的分层模型来评估效果改善。 结果：我们纳入了5660名参与者（男性为52.2％），其中32.7％的参与者报告睡眠受到干扰，而38％的参与者报告了CVD。 与未报告任何睡眠障碍的人相比，睡眠障碍者的CVD几率高出85％（OR 1.85，95％CI 1.43-2.39）。 同样，与睡眠时间为6至9小时的人相比，那些睡眠时间较短的人中CVD的几率更高（OR 1.40，95％CI 1.01-1.95）。 但是，没有证据表明睡眠时间会改变效果。 结论：我们的研究结果表明，睡眠障碍与CVD几率较高有关。 临床医生和其他医疗保健

IRC_ClusteringPatientData 使用支持向量机（SVM）学习方法对患者数据进行聚类以进行诊断。该项目是伦敦帝国理工学院Horizo​​ns课程的跨学科研究计算项目的一部分。 目的 机器学习（ML）模型可以成功处理诸如像素或随机数值数据之类的复杂数据，并在该数据中找到可能会非常复杂的模式以其他方式进行分类。在医学领域有很多ML的例子，我们想更多地了解如何获取医学数据并产生有趣的结果。 运行模型 执行main.py： 从在线数据库中提取数据并进行清理 训练模型 测试模型 产生准确性结果和相关图表 代码的主要部分使用Model.py中定义的Model类。这样可以轻松启用和禁用诸如图形或评估机制之类的功能。 属性 数据属性如下： 匈牙利心脏病研究所。布达佩斯：瑞士苏黎世医学博士学位的Andras Janosi：瑞士巴塞尔医学博士学位的William Steinbrunn：瑞士长