利用机器学习进行急性心肌梗死死亡风险预测

简介：
本研究运用机器学习技术开发模型，旨在精确预测急性心肌梗死患者的死亡风险，为临床治疗提供决策支持。 基于机器学习的急性心肌梗塞死亡率预测项目使用MIMIC数据库的数据作为训练集来建立模型以预测当年本科毕业设计中的相关数据。然而，这个项目的实际应用价值有限，因为MIMIC数据库中的信息主要是离散化的检查指标（如每天或几小时一次），而这些指标与急性心肌梗塞相关的大多是血压等生理参数。 实际上，在重症监护环境下，患者通常会有持续的心电监测设备，并且通过直接观察心电图可以轻易达到95%以上的诊断准确率。此外，进行彩超和冠脉造影检查后由医生会诊也能迅速明确病情。因此，对于急性心肌梗塞的预测来说，使用机器学习模型的意义不大；但对于其他一些如肾衰竭等疾病的预测则可能有一定的参考价值。 该项目源码是个人毕业设计的一部分，并且所有代码均经过测试确认可以正常运行并实现预期功能后才上传分享。在答辩评审中获得了平均96分的好成绩，因此大家可以放心下载使用。 1. 所有项目代码都确保已经过充分的测试，在成功验证其功能后再行发布，请大家安心下载。 2. 本资源适合计算机相关专业的学生（如计算机科学、人工智能、通信工程等）、教师或企业员工学习参考；同时也适用于初学者进阶学习，当然也可以作为毕业设计课题、课程作业以及项目初期演示之用。 3. 如果具备一定的基础条件，在此基础上还可以进一步修改和扩展以实现更多功能，并可用于新的毕设选题或是其他研究任务。下载后请务必先阅读README.md文档了解详细信息。