基于神经网络的心脏病预测数据挖掘方法-研究论文

心脏病诊断是一项复杂的任务，需要大量的经验和知识。 预测心脏病的传统方法是医生检查或进行许多医疗检查，例如ECG，压力测试和心脏MRI等。如今，医疗保健行业包含大量的医疗保健数据，其中包含隐藏的信息。 这些隐藏的信息对于做出有效的决策很有用。 基于计算机的信息以及先进的数据挖掘技术可用于获得适当的结果。 神经网络是广泛用于预测心脏病诊断的工具。 在这篇研究论文中，使用神经网络开发了心脏病预测系统（HDPS）。 HDPS系统可预测患者患上心脏病的可能性。 为了进行预测，该系统使用了性别，血压，胆固醇等13种医学参数。 在这里，增加了两个参数，即肥胖和吸烟，以提高准确性。 从结果可以看出，神经网络以近100％的准确度预测心脏病。