基于神经网络集成学习的心血管疾病风险预测系统

演示网站:cvdp.nouop.com

心血管疾病已成为我国人口的第一死因，据卫生部统计数据显示：

• 上世纪50年代末发病率仅为5.1%
• 90年代初增至13.6%
• 2002年18岁以上人群达18.8%
• 50-70岁中老年人群中"危险状态人群"高达70%以上
• 心血管疾病导致的死亡占近年国人死亡总数的40%

"平均每3个死亡人员中，就有1个人是死于心血管疾病。心血管疾病已成为我国人口的第一死因，成为危害国人身体健康的第一杀手。"
— 陈慧敏，心血管疾病研究现状和发展趋势

本系统采用基于神经网络的集成学习(Ensemble Learning with Neural Networks)方法，结合多个神经网络模型提升预测性能：

1. 基模型训练：构建多个神经网络基模型
2. 结果整合：通过加权平均或投票机制整合各模型输出
3. 性能优势：
   • 提高模型泛化能力
   • 增强预测鲁棒性
   • 提升整体准确性

• 数据来源：Kaggle心血管疾病数据集
• 数据预处理：
  • 缺失值处理
  • 特征标准化
  • 类别平衡处理

1. 使用5折交叉验证训练基模型
2. 通过网格搜索优化超参数
3. 选择验证集表现最佳的3个模型进行集成
4. 使用加权平均法组合预测结果

graph LR
    A[用户界面] --> B[Flask API]
    B --> C[集成预测模型]
    C --> B[Flask API]
    B --> A

• 用户风险评估问卷
• 实时预测结果展示
• 历史记录查询
• 风险因素分析报告
• 预防建议生成

• Python 3.11.1
• TensorFlow 2
• Flask

# 克隆仓库
git clone https://github.com/nouop/CVDPol.git

# 创建虚拟环境
conda create -n cvdp python=3.11
conda activate cvdp  # Linux/Mac/Windows

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动服务
python app.py

1. 访问 index.html
2. 填写健康信息表单：
   • 年龄、性别、血压
   • 胆固醇水平、血糖值
   • 吸烟史等
3. 提交获取风险评估报告
4. 查看个性化预防建议

1. 陈慧敏. 心血管疾病研究现状和发展趋势[C]// 中国医学装备协会. 中国医学装备大会暨2022医学装备展览会论文汇编（上册）. 新余市人民医院;, 2022: 101-102. DOI:10.26914/c.cnkihy.2022.041862.
2. Kaggle Cardiovascular Disease Dataset. (2023). Retrieved from https://www.kaggle.com/datasets/sulianova/cardiovascular-disease-dataset

健康提示：本预测结果仅供参考，不能替代专业医疗诊断。如有健康疑虑，请及时咨询专业医师。