机器学习在中风预测中的应用与优化

1. 项目背景与核心挑战

中风是全球第二大死因，每年导致约550万人死亡。在我国，中风发病率正以每年8.7%的速度增长，农村地区死亡率是城市的2倍。传统弗明翰评分模型仅能实现约65%的预测准确率，而三甲医院神经科专家凭经验判断的准确率约78%。这个毕业设计项目试图通过机器学习技术，在保持临床可解释性的前提下，将预测准确率提升到85%以上。

医疗数据预测面临三大技术难点：

1. 样本不平衡：真实数据集中中风阳性样本通常不足5%，直接训练会导致模型将所有样本预测为阴性
2. 特征异构性：包含数值型（年龄、BMI）、类别型（吸烟状态）和布尔型（病史）等混合特征
3. 计算资源限制：基层医院往往只有普通办公电脑，无法运行复杂深度学习模型

2. 技术方案设计

2.1 数据预处理流水线

针对5110条医疗记录（中风病例占比4.8%），我们设计了标准化处理流程：

python复制# 缺失值处理
df['bmi'].fillna(df['bmi'].median(), inplace=True)

# 类别型特征编码
smoking_mapping = {
    'Never smoked': 0,
    'Former smoker': 1,
    'Smokes': 2,
    'Unknown': 1  # 保守处理
}
df['smoking_encoded'] = df['smoking_status'].map(smoking_mapping)

# 数值型特征标准化
scaler = StandardScaler()
features = ['age', 'avg_glucose_level', 'bmi']
df[features] = scaler.fit_transform(df[features])

关键技巧：对Unknown的吸烟状态按"Former smoker"处理，因为临床数据显示既往吸烟者风险更接近现吸烟者

2.2 过采样策略优化

采用改进的SMOTE-NC算法处理混合类型特征：

1. 对数值型特征（年龄、血糖等）进行传统SMOTE过采样
2. 对类别型特征（职业、居住类型）采用众数填充
3. 添加±5%的高斯噪声防止过拟合

处理后正负样本比例从1:20