本技术提供了一种基于机器学习的心梗辅助预测方法,属于机器学习技术领域,基于心电记录分析系统采集每个目标患者在不同体位下的Ⅱ导联心电图,并对Ⅱ导联心电图进行预处理得到当下心电图;对所有目标患者的所有当下心电图进行体位分类,并提取每个体位分类下的HRV特征,构建得到体位‑特征条目;将所有体位‑特征条目划分为训练集以及预测集,并基于训练集对机器学习模型进行学习以及基于预测集对学习后的机器学习模型进行模型优化,得到预测模型;采集新患者的Ⅱ导联心电图,并输入到预测模型中进行心梗辅助预测及输出。利用机器学习方法建立心梗患者的预测模型,提升针对心梗的辅助预测能力。
背景技术
目前,心肌梗死(心梗)的预测和诊断主要依赖于心电图(ECG)、血液生化指标、病史等传统医学检查方法。在急性心梗的诊断中,心电图变化是关键的指标,结合心肌标志物如肌钙蛋白(Troponin)等血液指标,可帮助医生做出判断。此外,临床上还结合病人的年龄、性别、家族史、生活习惯等风险因子进行综合评估,以判断个体的心梗风险。近年来,也有一些利用数据驱动的机器学习模型,基于这些临床数据进行心梗预测的研究,这些模型通常通过数据预处理、特征提取和机器学习算法建模来提高预测的准确性。
但是现有技术中存在如下问题和缺陷:
早期预警能力不足:传统基于心电图和血液生化指标的方法主要依赖于病情已经明显时的生理变化,这导致对心梗的早期预警能力有限,无法及时识别潜在风险。
缺乏对不同体位和动态生理变化的考虑:传统心梗诊断和预测方法通常基于静态体位下的数据,而忽略了不同体位和呼吸状态对心脏生理特性的影响,这可能导致对个体心梗风险的评估不够全面。
机器学习模型的局限:基于机器学习的预测模型虽然提升了预测能力,但大多数模型依赖于结构化的临床数据,这些数据在采集和处理过程中容易受到噪声和不完整信息的影响。此外,已有模型大多基于静态数据,缺乏对时间动态数据(如HRV在不同体位下的变化)的有效利用。
生理变化的隐匿性和突发性:心梗的发生常伴随着隐匿性和突发性,早期的生理变化难以通过常规检查手段捕捉到。传统检查方法对动态生理特征(如不同体位下的心率变化)缺乏关注,导致在心梗发生前难以提供有效的预警信息。
缺乏对多体位数据的系统研究:传统方法通常在静态体位下采集数据,而忽略了站立、躺卧等不同体位对心脏生理状态的影响。而这些体位变化会对自主神经系统产生显著影响,从而改变心率变异性,未能考虑这些因素使得风险评估不够全面。
时间动态数据建模的复杂性:心电信号和HRV等生理指标具有动态特性,且不同体位和呼吸状态下的变化复杂,现有的机器学习模型难以有效捕捉这些复杂的时间动态特征。此外,获取高质量的多体位数据需要对实验设计和数据采集过程进行严格控制,增加了研究的难度和技术实现的复杂性。
因此,本申请提出一种基于机器学习的心梗辅助预测方法。
实现思路