人工智能在远程医疗与疾病预测中的应用

# 人工智能在远程医疗与疾病预测中的应用 ## 1. 数据挖掘与机器学习在疾病预测中的应用 ### 1.1 智能健康预测系统 随着医疗和健康领域计算机的普及以及相关规则的完善，大量数据得以产生。然而，人类难以在短时间内处理如此庞大的数据以进行疾病诊断和制定治疗方案。因此，数据挖掘技术被应用于临床预测的医疗和教育方面。该系统结合机器学习和数据库管理，从海量数据集中发现新的模式和信息，涉及聚类、预测、路径分析和预测分析等因素。 ### 1.2 慢性肾病预测 通过多种训练算法，如缩放共轭算法、贝叶斯正则化、Levenberg 算法和弹性反向传播算法，对神经网络系统进行训练，用于检测人类的肾脏疾病。这些反向传播技术能够区分感染和未感染个体。 ### 1.3 基于大数据的机器学习疾病预测 采用潜在因子模型获取部分数据，使用朴素贝叶斯算法处理医院的大量数据，并通过基于卷积神经网络的多模态疾病预测（CNN - MDRP）算法进行疾病预测。 ## 2. 神经网络模型在疾病预测中的应用 ### 2.1 实时心脏病预测系统 全球范围内，中风、心力衰竭、心律失常和心肌梗死等心脏病死亡率较高。由于现有诊断成本过高，心脏病难以在早期被发现。因此，需要一个能够实时准确估计患者患心脏病概率的系统。通过实验研究，使用多层感知器（MLP）的神经网络模型，对 UCI 心脏病数据集的整体准确率达到 85.71%，对心血管数据集的准确率达到 87.30%，与之前的研究相比，准确率提高了约 12% - 13%。同时，使用 Python 编程语言创建了一个简单的 Web 应用程序工具来测试预测算法，旨在为医疗专业人员和公众提供一个用户友好的工具。 ### 2.2 基于机器学习和物联网的推荐系统 如今，不健康的生活方式和环境使人们面临各种疾病。更多人在网上搜索疾病、诊断和解决方案的信息。如果能利用临床资料为医生和医疗用户创建一个推荐系统，将节省大量时间。该系统基于图形用户界面，利用七种分类机器学习方法检测和预测疾病问题，除了根据症状进行预测和提供预期病情的具体细节外，还提供替代治疗方案。它通过 NodeMCU 和 ThinkSpeak 在线分析体温和脉搏率等数据，并将数据存储在实时数据库中，供医疗专业人员或用户未来访问。 ### 2.3 决策树分类模型 医疗服务处理着全球数十亿人的数据，机器学习模型能够分析多维医疗数据集并提供更好的选择。决策树分类模型使用多种先进的监督式机器学习算法对心血管数据集进行分类，在预测心血管疾病方面，其准确率达到 73%，优于朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林、支持向量机和基于 KNN 的技术，有助于医生提前发现心脏问题并提供适当的解决方案。 ### 2.4 基于机器学习算法的分类器系统 数据挖掘方法的发展使得机器学习能够从生物医学、医疗保健等领域的规定数据中