机器学习实现患者心脏病预测（大数据人工智能公司）

医疗保健是人工智能研究和应用的关键领域。医疗机构通过人工智能和机器学习技术，帮助病人准确诊断重大疾病，如心脏病、癌症、肺结核和遗传疾病。心脏病是一类比较常见的循环系统疾病。病因包括先天性心脏病和后天性心脏病。后天性心脏病是出生后心脏受到外来或机体内在因素作用而致病。如：冠状动脉粥样硬化性心脏病、风湿性心脏病、高血压性心脏病、肺源性心脏病、感染性心脏病、内分泌性心脏病、血液病性心脏病、营养代谢性心脏病等。

通过机器学习技术对心脏病数据集进行训练，预测心脏病的存在，从而确定患者是否患有心脏病。心脏病数据集信息包括年龄、性别、胸痛类型、静息血压、血清胆固醇、空腹血糖、静息心电图扫描结果、最大心率、运动性心绞痛、运动引起的ST低压、运动时ST曲线的波动、用荧光染色的主要血管数和铊应力测试结果等。

机器学习是让机器从大量样本数据中自动学习其规律，并根据学习到的规律预测未知数据的过程。机器学习的目标是发现数据中暗藏的规律，由此对未知进行预测。这个过程要通过学习来实现，学习用到的材料则是大数据，例如通过沃达德大数据平台进行学习、训练。（基于沃达德大数据平台，在构建大规模、企业级人工智能应用程序方面具有独特优势。）

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