Mô tả chi tiết đề tài: “Dự đoán khả năng mắc bệnh tim mạch của người dân dựa trên mô hình học máy”
Tim mạch là một trong những nguyên nhân gây tử vong hàng đầu trên thế giới, đặc biệt ở các nước đang phát triển. Việc chẩn đoán và dự đoán sớm khả năng mắc bệnh tim mạch đóng vai trò rất quan trọng trong công tác phòng ngừa và điều trị kịp thời. Tuy nhiên, quá trình chẩn đoán bệnh tim thường đòi hỏi nhiều xét nghiệm chuyên sâu, tốn kém và thời gian. Trong bối cảnh đó, việc ứng dụng các kỹ thuật học máy (machine learning) để phân tích dữ liệu sức khỏe nhằm hỗ trợ dự đoán nguy cơ mắc bệnh trở thành một hướng đi tiềm năng và hiệu quả.
Đề tài này nhằm xây dựng một hệ thống dự đoán khả năng mắc bệnh tim mạch của người dân dựa trên các mô hình học máy. Các bước thực hiện bao gồm:
-
Thu thập và xử lý dữ liệu:
Sử dụng bộ dữ liệu y tế có sẵn (chẳng hạn như bộ dữ liệu Heart Disease từ UCI hoặc Kaggle), bao gồm các đặc trưng như tuổi, giới tính, huyết áp, mức cholesterol, đường huyết, nhịp tim, chỉ số điện tim (ECG), chỉ số BMI, thói quen hút thuốc, vận động thể chất, tiền sử bệnh lý, v.v.
-
Tiền xử lý dữ liệu:
Làm sạch dữ liệu (xử lý giá trị thiếu, loại bỏ dữ liệu nhiễu), chuẩn hóa và biến đổi dữ liệu nếu cần thiết, mã hóa các biến phân loại, chia tập dữ liệu thành tập huấn luyện và kiểm tra.
-
Xây dựng và huấn luyện mô hình học máy:
Áp dụng các thuật toán học máy như:
-
Decision Tree (Cây quyết định)
-
Random Forest (Rừng ngẫu nhiên)
-
Logistic Regression
-
K-Nearest Neighbors (KNN)
-
Support Vector Machine (SVM)
-
Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM
Mỗi mô hình sẽ được huấn luyện và đánh giá dựa trên các chỉ số như độ chính xác (accuracy), độ nhạy (recall), độ đặc hiệu (specificity), F1-score và AUC-ROC.
-
Đánh giá mô hình:
So sánh hiệu suất của các mô hình, lựa chọn mô hình có độ chính xác cao nhất và ổn định nhất. Đánh giá khả năng khái quát hóa (generalization) của mô hình qua kỹ thuật Cross-validation.
-
Triển khai mô hình:
Xây dựng giao diện đơn giản (có thể là ứng dụng web hoặc giao diện dòng lệnh) cho phép người dùng nhập vào các thông tin cá nhân và sức khỏe để nhận được kết quả dự đoán nguy cơ mắc bệnh tim mạch.
-
Ý nghĩa thực tiễn:
-
Góp phần hỗ trợ các chuyên gia y tế trong việc sàng lọc bệnh nhân có nguy cơ cao.
-
Nâng cao nhận thức của người dân về sức khỏe tim mạch.
-
Giảm tải cho các cơ sở y tế bằng công cụ đánh giá nguy cơ ban đầu.
XEM THÊM ==> Hướng dẫn cài đặt chi tiết
Nguồn: Sharecode.vn
Tải file về và up lên Google Colab sửa bài báo cáo