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冠心病（CHD）是全球主要致死疾病之一，早期诊断困难。研究人员开展了利用机器学习（ML）预测 CHD 的研究，提出综合 ML 框架。结果显示，PSO-ANN 模型预测准确率达 97%，高于传统模型。该研究有助于提高 CHD 预测准确性，降低死亡率。
在全球范围内，心血管疾病一直是危害人类健康的 “头号杀手”，而冠心病（Coronary Heart Disease，CHD）作为其中的典型代表，每年夺走了超过 1700 万人的生命 。目前，冠心病的早期诊断面临诸多难题。一方面，用于检测冠心病的设备，如 MRI、血管造影和 X 光等，不仅价格昂贵，在全球范围内的普及度也不高；另一方面，冠心病的风险因素在男性和女性患者中存在差异，加上资源和医疗设备的不足，使得早期诊断变得几乎不可能 。
为了攻克这些难题，来自多个研究机构的研究人员展开了深入研究。其中，包括巴基斯坦的 University of Education、National Textile University，沙特阿拉伯的 Prince Sultan University，韩国的 Gachon University 等。他们将研究成果发表在《Scientific Reports》上，为冠心病的预测和防治带来了新的希望。
在这项研究中，研究人员运用了多种关键技术方法。首先，他们从 UCI 存储库获取心脏病数据集，并进行数据预处理，包括处理缺失数据、对分类变量进行独热编码、归一化特征等 。接着，使用互信息（Mutual Information，MI）进行特征选择，确定与冠心病相关的重要特征 。为了解决数据不平衡问题，采用合成少数过采样技术（Synthetic Minority Oversampling Technique，SMOTE）对数据集进行处理 。此外，研究人员还构建了多种机器学习模型，如 K 近邻（K-nearest neighbors，KNN）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、逻辑回归（Logistic Regression，LR）、随机森林（Random Forest，RF）等，并将粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）与人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）相结合，形成 PSO-ANN 模型进行优化 。
下面让我们来看看具体的研究结果：
- 特征选择结果：研究发现并非数据集中所有特征都对预防冠心病有同等贡献。通过互信息技术，确定了如年龄、肌酐、糖尿病等具有较高 MI 分数的关键特征，这些特征对提高机器学习模型的准确性至关重要 。
- SMOTE 结果：SMOTE 技术有效解决了数据集中的类别不平衡问题。在应用 SMOTE 之前，冠心病阳性和阴性样本数量差异巨大；应用后，少数类样本数量增加，数据集分布更加均衡，提升了分类模型对少数类（即 “患病” 病例）的检测能力 。
- 分类结果：对多种机器学习算法进行比较后发现，PSO-ANN 模型表现出色。在经过特征选择和 SMOTE 处理后，PSO-ANN 模型的准确率达到 96.1%，显著优于传统的机器学习模型，如逻辑回归、KNN 和随机森林，也超越了 2 层卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）模型 。
综合研究结论和讨论部分，该研究成果具有重要意义。一方面，通过精准预测冠心病发病可能性，能够辅助医生和医院及时开展治疗，减少因误诊或延迟干预导致的死亡风险 。另一方面，研究中所采用的特征选择、数据平衡和 PSO-ANN 模型优化等方法，有效提升了模型的准确性和可靠性 。不过，研究也存在一定局限性，如机器学习模型的性能依赖于测试和训练数据集的质量与可用性，SMOTE 技术的有效性也受数据集和具体情况影响 。未来研究可以考虑纳入更多数据来源，如遗传和生活方式因素，运用更先进的深度学习方法，如长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）等，进一步提高冠心病预测的准确性和临床实用性，为冠心病的防治提供更有力的支持 。
