摘 要心脏病是目前严重危害人类健康的慢性疾病之一发病机制复杂、早期症状隐匿传统的诊断模式面对大量的医疗数据的时候效率会受到限制。在大数据、人工智能技术迅猛发展之时运用机器学习技术对大量的临床数据加以分析从中找出潜在的规律这在心脏病早期风险预估、协助诊断方面有着十分重要的理论价值与实际意义。本文根据机器学习理论来创建心脏病早期诊断和人群风险聚类模型。首先选择权威的心脏病临床公开数据集用Spark大数据处理框架对数据进行严格的清洗和特征预处理即根据逻辑主键去重、缺失值采用统计学填充、异常值采用IQR法则处理、特征标准化等为之后的建模打下了高质量的数据基础。第二在数据分析和可视化阶段用描述性统计和相关性分析发现肌钙蛋白(Troponin)、肌酸激酶同工酶(CK-MB)等生化标志物在心脏病风险预测中占据了绝对的主导地位贡献了超过97%的预测权重常规生理体征的预测区分度较低。最后本文用无监督学习的K-Means算法做人群聚类建模。根据肘部法和轮廓系数确定最优聚类簇数为6可以将样本分为基准低风险人群、单一指标异常亚群和急性高危综合征人群。目 录1 绪论1.1 研究背景与意义1.2 国内外研究现状论文结构安排2 相关技术和理论基础2.1 心脏病早期诊断相关基础2.2 机器学习基本理论2.3 聚类模型3 数据来源与预处理3.1 数据来源3.2 数据清洗3.2.1 重复值检测及处理3.2.2 缺失值检测及处理3.2.3 异常值检测及处理3.4 数据预处理4 数据分析与可视化4.1 数据基本信息4.1.1 描述性统计分析4.1.2 相关性分析4.2 心脏病数据分析5 心脏病聚类分析5.1数据探索5.1.1 特征与分布检查5.2 聚类建模5.2.1 确定最优参数组合5.2.2 模型训练和预测5.2.3 聚类人群特征画像分析5.3 模型评估5.4 模型预测应用参考文献致 谢附录A1 绪论心脏病属于目前严重威胁人类生命健康的主要慢性疾病之一具有发病率高、致残率高、死亡率高、发病过程复杂等特征。由于人口老龄化趋势不断加重、生活节奏越来越快、高盐高脂饮食、缺乏运动、长期精神压力等因素的叠加心血管疾病在人群中的发生率也呈持续上升的趋势。与急性传染病相比心脏病不是短时间内突然形成的而是在多种危险因素长期积累、相互作用之后逐渐发展的[1]。将机器学习应用到心脏病早期诊断有明显的理论意义和现实意义。2 相关技术和理论基础研究以心脏病早期智能诊断为目标基于Kaggle心脏病临床数据集开展实验。依托机器学习监督学习理论构建诊断逻辑采用K-means聚类、层次聚类挖掘数据潜在特征。通过重复值剔除、缺失值填充、IQR异常值处理及数据标准化完成数据预处理有效提升模型分析精度与数据可靠性。4数据分析与可视化4.2 心脏病数据分析心肌损伤标志物阈值分段分析先根据结果字段生成患病标签然后对CK-MB、肌钙蛋白分别按照预设区间进行分箱合并之后再按照“指标区间”的方式统计总数和患病数最后计算发病率得到分段对比数据。图4-4 心肌损伤标志物诊断效能标志物诊断效能汇总复用阈值分段统计结果按指标汇总总样本数和患病数计算总体发病率用来比较两类标志物的诊断效能。图4-6 早期预警重要性指标5 心脏病聚类分析5.4 模型预测应用心脏病预测系统界面页面左半部分为指标输入区可以录入各项重要的生理和临床数据。其中不仅有基本的年龄、性别信息还要填写心率、收缩压、舒张压、血糖等常规生命体征还要填写CK-MB和肌钙蛋白这两个重要的心肌损伤标志物数值。在所有的数据填好之后点击左下角的开始预测按钮就可以进行系统的分析了。图5-10 心脏病预测界面总结本文主要针对心脏病早期筛查这个医疗痛点利用机器学习技术完成了数据分析到辅助预警的全部智能诊断过程。研究开始时就依靠大数据处理框架对复杂的临床数据做了严格的去重、缺失值填补和异常值清洗从而形成了良好的数据基础。本文打破了常规的生理指标对肌钙蛋白、肌酸激酶同工酶这些生化标志物在风险评价中所占有的97%的权重做出了深刻的分析给临床精准筛查指明了方向。
