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心脏衰竭预测：基于患者医疗记录评估生存率

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简介：
本研究旨在通过分析患者的医疗记录数据，开发模型以预测心脏衰竭患者的生存率，为临床治疗提供依据。 心衰预测是基于患者的医学和临床指标来预测其生存率和死亡风险的模型。用于此分析的数据集是从Kaggle网站下载的，并且根据Attribution 4.0 International（CC BY 4.0）许可证可以自由共享和使用。数据集由Davide Chicco 和 Giuseppe Jurman 编写，他们的研究发表在《BMC Medical Information and Decision Making》期刊上，题为“机器学习仅凭血清肌酐和射血分数即可预测心力衰竭患者的存活率”。

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  • 心脏衰竭预测：基于患者医疗记录评估生存率
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    本研究旨在通过分析患者的医疗记录数据，开发模型以预测心脏衰竭患者的生存率，为临床治疗提供依据。 心衰预测是基于患者的医学和临床指标来预测其生存率和死亡风险的模型。用于此分析的数据集是从Kaggle网站下载的，并且根据Attribution 4.0 International（CC BY 4.0）许可证可以自由共享和使用。数据集由Davide Chicco 和 Giuseppe Jurman 编写，他们的研究发表在《BMC Medical Information and Decision Making》期刊上，题为“机器学习仅凭血清肌酐和射血分数即可预测心力衰竭患者的存活率”。
     
  • 心脏衰竭预测-源码
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    本项目提供了一套用于预测心脏衰竭风险的代码库，通过分析患者数据来评估疾病进展的可能性，旨在早期识别高危个体并及时干预。 GitHub有时无法从ipynb文件加载某些图表，因此建议直接访问相关链接来查看内容。 心脏在生物体内扮演着至关重要的角色。对于心脏疾病的诊断与预测而言，精确度、完整性和准确性至关重要，因为即便是细微的误差也可能导致患者出现疲劳问题甚至死亡。据统计，由心脏疾病引起的死亡案例数量庞大，并且这一数字正在以指数级的速度增长。因此，建立一个能够有效进行疾病预警的系统显得尤为重要。 机器学习作为人工智能的一个重要分支，在预测各种类型的事件（基于对自然现象的学习）方面具有显著的优势和支持作用。在医疗领域，AdaBoost、RandomForest和SVM等算法被广泛应用。 我们研究了一个数据集，该数据集中包含了2015年4月至12月期间从巴基斯坦旁遮普省费萨拉巴德心脏病研究所及联合医院收集的299名心力衰竭患者的病历记录。这些患者包括了105位女性和194位男性，年龄在40岁以上。
     
  • 心力衰竭患者生存时间影响因素的论文研究
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    本研究探讨了心力衰竭患者的生存时间受多种因素的影响，通过分析大量临床数据，旨在为提高心力衰竭患者的预后和生活质量提供科学依据。 为了探讨心力衰竭患者生存时间的影响因素，我们从上海曙光医院收集了1789例患者的资料，并使用Cox比例风险模型与混合效应Cox模型进行了分析。 根据Cox比例风险模型的结果显示，年龄（RR = 1.32）、高血压（RR = 0.67）、ARB药物治疗（RR = 0.55）、利尿剂的使用（RR = 1.48）以及抗血小板药物的应用（RR = 0.53），这些因素对患者生存时间有显著影响。 而混合效应Cox模型的结果则进一步表明，年龄（RR = 1.16）、高血压（RR = 0.61）、肺部感染（RR = 1.43）、ARB药物治疗（RR = 0.64）、β受体阻滞剂的应用（RR = 0.77）以及抗血小板药物的使用（RR = 0.69），这些因素同样对患者的生存时间具有重要影响。 研究结果表明，年龄、高血压、ARB和抗血小板治疗是两个模型中均具有一致性的关键变量。然而，在混合效应Cox模型中增加考虑了肺部感染及β受体阻滞剂的影响，这与单一的Cox比例风险模型存在差异。
     
  • 心脏守护者：利用患者医疗数据进行心脏病发作风险预测的数据集模型
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    本项目通过分析患者的医疗记录，构建了用于预测心脏病发作风险的数据模型，旨在早期识别高危个体并提供个性化预防建议。 节省心力 一个基本的GitHub存储库模板用于单击一次初始化开源项目。您是否想知道自己的心脏健康状况？或者想预测一个人在高温下可能面临的危险吗？那么这个项目适合你！使用你的机器学习技能来预测心脏病发作的可能性，并尽量提高其准确性。 项目结构： ├── datasets/ 包含关于太空任务的数据集。 ├── notebooks/ 存储用于分析这些数据的Jupyter notebook文件。 入门先决条件： 所需软件：网络浏览器或Anaconda软件 需要知识：对git和github的基本了解，包括存储库（本地-远程-上游）、问题、请求请求等概念。还需要知道如何克隆存储库、提交更改以及将更改推送到远程仓库以进行EDA和可视化。
     
  • 心脏病患者病情预测模型.rar
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    本项目旨在构建心脏病患者的病情预测模型，通过分析影响心脏健康的多种因素，利用机器学习算法来预测疾病发展趋势，为临床治疗提供参考。 心脏病疾病预测.rar
     
  • 心力衰竭预测的临床记录数据集 CSV格式 5K+条目
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    本数据集包含超过5000条CSV格式的心力衰竭患者临床记录，涵盖多项生理指标和治疗信息，旨在支持心力衰竭预后的研究与模型构建。 该数据集包含5000名心力衰竭患者的医疗记录，在随访期间收集的资料中每个患者档案有13个临床特征。 这些特征包括： - 年龄：患者年龄（岁） - 贫血：红细胞或血红蛋白减少（布尔值） - 肌酐磷酸激酶 (CPK)：血液中的 CPK 酶水平 （mcgL） - 糖尿病：如果患者患有糖尿病（布尔值） - 射血分数：每次心脏收缩时离开心脏的血液百分比（百分比） - 高血压：如果患者患有高血压（布尔值） - 血小板：血液中的血小板数量（千个/mL） - 性别：女性或男性（二元变量） - 血清肌酐：血液中血清肌酐水平 （mg/dL） - 血清钠：血液中血清钠水平（mEq/L） - 吸烟：患者是否吸烟（布尔值） - 时间：随访期天数 - DEATH_EVENT：如果患者在随访期间死亡，该字段为真（布尔值）
     
  • 心力衰竭预测的数据集 Heart Failure Prediction
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    本数据集用于构建心力衰竭预测模型，包含患者的年龄、性别、血压等信息，旨在帮助临床医生提前识别高风险患者并进行干预。 在医疗领域，数据分析与预测模型的应用变得越来越重要，尤其是在疾病诊断及预后评估方面。心力衰竭预测的数据集就是其中一个实例，其目的是通过分析患者的临床特征来预测患者发生心力衰竭的可能性以及死亡风险。 数据集中核心文件名为`heart_failure_clinical_records_dataset.csv`，这是一份CSV格式的表格数据，每行代表一个患者记录，列则对应不同类型的临床特征。为了进行心力衰竭预测，我们需要理解这些特征的意义、它们如何影响疾病发展及利用这些信息构建预测模型。 以下是可能包含的一些关键特征及其重要性： 1. **年龄（Age）**：随着年龄的增长，心脏的功能可能会逐渐减弱，增加患心力衰竭的风险。 2. **性别（Sex）**：男性患者的心脏健康状况与女性可能存在差异。研究表明，男性更易患心力衰竭。 3. **体重指数（BMI）**：过重或肥胖会加大心脏负担，可能引发心力衰竭。 4. **糖尿病（Diabetes）**：患有糖尿病的个体往往伴有心血管问题，增加发生心力衰竭的风险。 5. **高血压（HighBloodPressure）**：长期未控制的高血压会对心脏血管造成损害，导致心力衰竭的发生。 6. **血清肌酐水平（Creatinine）**：高水平的肌酐可能指示肾脏受损，影响到心脏功能。 7. **血清钠含量（Sodium）**：电解质失衡如钠离子浓度异常会影响心脏收缩和舒张的功能。 8. **心率（HeartRate）**：不正常的心跳速率，无论是过快还是过慢都可能与心力衰竭有关联。 9. **胆固醇水平（Cholesterol）**：高血脂可能会导致动脉硬化加剧，从而引发心脏病包括心力衰竭。 10. **左室射血分数（ejection_fraction）**：这是衡量心脏泵血效率的关键指标。低于正常值可能表明存在心力衰竭的风险。 11. **胸痛（ChestPain）**：虽然不是所有的心力衰竭患者都会经历胸痛，但它是心脏病症状的常见表现。 12. **是否使用ACE抑制剂（anaemia）**：这类药物用于治疗高血压和心力衰竭，其应用情况可能反映病情严重程度。 分析这个数据集时，我们可以采用各种机器学习算法如逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机等训练模型以预测患者未来是否会发展成心力衰竭或面临死亡风险。评估这些模型的性能可以通过准确率、召回率、F1分数和AUC-ROC曲线来实现。 在实际应用中，这样的预测模型可以帮助医生提前识别高风险患者，并采取早期干预措施，改善患者的预后情况。此外，通过深入挖掘数据还可以发现新的风险因素或关联性，推动医学研究的进步。
     
  • 从多个角度解析心力衰竭患者的存活重要因素（含代码和数据）
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    本研究深入探讨了影响心力衰竭患者生存率的关键因素，结合数据分析与模型构建，旨在提高临床治疗效果。文中包含详细的数据处理代码及结果展示。 简介：本资源包包含了用于分析心力衰竭患者数据的Jupyter Notebook代码以及相关数据文件。此项目综合运用多种分析方法，包括Kaplan-Meier生存曲线、Cox比例风险回归模型、斯皮尔曼相关性分析、t检验和卡方检验等手段，深入探讨了影响心力衰竭患者生存率的因素。通过初步的数据探索与可视化分析，我们发现年龄、射血分数（EF）、血清肌酐水平、血清钠浓度及随访期等因素对患者的生存率有显著的影响。之后利用随机森林模型预测患者的死亡几率，并确定关键影响因素。 研究结果为医疗机构和患者提供了重要的参考依据，有助于制定更有效的预防和治疗策略，从而提高心力衰竭患者的生存率与生活质量。 资源包内容： 1. Jupyter Notebook文件（.ipynb）：包含完整的分析代码及注释，详细展示了数据处理和分析的全过程。 2. 数据文件（.csv）：包括原始数据，供用户进行进一步的数据分析和测试。 适合人群： 1. 学习生存分析、统计检验以及机器学习的人士 2. 对数据分析感兴趣的爱好者 3. 在校大学生可以参考代码思路以完成毕业论文或期末论文。 4. 高校教师可将此资源包作为授课案例。
     
  • 预测心脏衰竭致死率的算法包括随机森林回归、决策树和SVM等方法
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    本研究探讨了利用随机森林回归、决策树及支持向量机(SVM)等算法模型来预测心脏衰竭患者死亡风险的方法，旨在提高临床诊断的准确性。 随机森林回归模型GridSearchCV的最佳参数为：{max_depth: 9, max_features: 4, min_samples_split: 8, n_estimators: 50} 最佳估计器的GridSearchCV结果如下： RandomForestClassifier(max_depth=9, max_features=4, min_samples_split=8, n_estimators=50, random_state=101) RF_grid_model X_test_scaled 存活率 Actual Pred