基于机器学习方法的PCI术预后主要不良心血管事件预测模型研究.pdf

本文主要探讨了如何运用机器学习方法来构建一种预测经皮冠状动脉介入术（PCI）术后12个月内主要不良心血管事件（MACE）的风险预测模型。MACE是衡量心血管疾病预后的重要指标，包括心肌梗死、心血管死亡和再次血运重建等。通过对比分析六种不同的机器学习算法，研究人员旨在找到最优的预测模型，以帮助医护人员提前识别高风险患者并采取干预措施，从而降低不良事件发生率。 文章提到了样本均衡化处理的重要性。在实际数据集中，往往存在类别不平衡的问题，即正例（发生MACE的病例）与负例（未发生MACE的病例）数量悬殊。为了解决这个问题，研究采用了随机抽样和SMOTE（合成少数类过采样技术）方法，使各类别的样本数量达到平衡，从而提高预测模型的性能。 接着，文章列举了六种机器学习算法：CART回归树、C4.5条件树、AdaBoost、Bagging、Random Forest（RF）以及Naive Bayes，并用这些算法分别构建了MACE风险预测模型。其中，CART和C4.5是决策树算法，AdaBoost和Bagging是集成学习方法，Random Forest是基于决策树的集成学习，而Naive Bayes则是基于贝叶斯定理的分类方法。 经过对比分析，研究发现，采用SMOTE方法处理后的训练集显著提高了预测模型的预测能力。特别是在所有算法中，Random Forest算法构建的模型表现最佳，预测精度达到了88.7%，明显优于其他模型。这表明RF算法在处理这种复杂问题时具有较高的准确性和稳定性。 结论指出，利用Random Forest算法构建的PCI术后MACE风险预测模型，可以有效地帮助医疗人员对患者进行早期干预和指导，降低不良事件的发生。这一研究结果对于优化PCI手术后的护理策略和提高患者预后具有重要的实践意义。 关键词：PCI术、预后、MACE、机器学习、非均衡分类问题 这篇论文对于理解机器学习在医疗领域的应用，尤其是心血管疾病预测方面，提供了深入的见解。它强调了样本均衡化和选择合适算法的重要性，并展示了Random Forest在处理复杂医疗预测任务中的优势。未来的研究可能进一步探索更多机器学习算法，或者结合临床特征，以提升预测模型的精准度和实用性。