A Fuzzy Rule Based Approach to Predict Risk Level of Heart Disease.pdf

1、在21世紀(jì)，醫(yī)療保健系統(tǒng)要面對來自老人，小孩和青年人日益增長的心臟疾病的壓力。在過去的幾十年里，信息和通訊技術(shù)的發(fā)展有了令人難以置信的提高，特別是依附于ICT系統(tǒng)。ICT系統(tǒng)在用于新的醫(yī)療精華來源，醫(yī)療組織形式和全球經(jīng)濟(jì)建設(shè)上。基于Fuzzy原則系統(tǒng)在信息通訊技術(shù)上起到了重要的作用，醫(yī)療系統(tǒng)也在社會和經(jīng)濟(jì)發(fā)展上貢獻(xiàn)了心血管疾病和現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的支持。然而，為了利用Fuzzy原則醫(yī)療企業(yè)和患者有必要根據(jù)Fuzzy原則來診斷系統(tǒng)的可靠性，性能和部

2、署而開展醫(yī)療系統(tǒng)。現(xiàn)在就有很多文獻(xiàn)中許多的研究人員和學(xué)者都是依靠Fuzzy原則的支持通過醫(yī)療領(lǐng)域的智能系統(tǒng)，機(jī)器人系統(tǒng)，醫(yī)療數(shù)據(jù)處理和分析來處理。但這些Fuzzy原則應(yīng)該建立在對心血管疾病支持系統(tǒng)和需要進(jìn)一步研究討論上。同時(shí)，我們提出了基于Fuzzy原則對心血管病人更有效和高效性。
　　在我們的系統(tǒng)里，我們絕對要最小化輸入屬性的數(shù)量和減少診斷測試的次數(shù)。我們使用7屬性，6輸入和一個(gè)輸出結(jié)果來識別患者的心血管疾病。我們把6個(gè)重要癥狀

3、，體征，屬性輸入到計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)中加入（年紀(jì)，血壓，膽固醇，最大心率，歷史峰值，鉈掃描）和輸出一個(gè)范圍從0到1的風(fēng)險(xiǎn)值，例如:健康和生病。
　　在我們系統(tǒng)里，我們按照Mamdani推理方法。我們的系統(tǒng)主要側(cè)重于來自于UCI心血管疾病的診斷和數(shù)據(jù)收集。UCI數(shù)據(jù)庫包括76種屬性，我們現(xiàn)在調(diào)查的工作中，大部份的實(shí)驗(yàn)都是由UCI的14子設(shè)備提供。在我們系統(tǒng)中，我們使用7中屬性用于實(shí)驗(yàn)，在7種屬性中，我們使用6種作為輸入，1種作為輸出。在第一