使用数据挖掘技术识别冠状动脉疾病风险
本文研究了数据挖掘技术在冠状动脉疾病风险识别中的应用价值。研究采用克利夫兰诊所包含303条记录和14个变量的心脏病数据集,通过Weka软件包实施1R、J48决策树、朴素贝叶斯和多层人工神经网络等分类算法进行系统分析。结果显示多层人工神经网络方法以83.498%的准确率表现最佳,为临床诊断提供了有效工具。研究表明,数据挖掘技术能显著减少对侵入性血管造影检查的依赖,降低医疗成本和并发症风险,同时提高诊断效率。该技术有助于心血管疾病早期筛查、风险分层和个性化治疗决策,对提升患者安全性和生活质量具有重要意义,为未来医疗人工智能在心血管领域的应用提供了重要参考。

