Dự đoán bệnh đột quỵ bằng mô hình phân lớp hiệu quả

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

1.1. Tổng quan về học máy

1.2. Phân loại các phương pháp học máy

1.2.1. Học không có giám sát (Unsupervised Learning)

1.2.2. Học tăng cường (Reinforcement Learning)

1.2.3. Phân cụm và phân lớp

1.2.4. Các phương pháp phân lớp

1.2.4.1. Support Vector Machine (SVM)

1.2.4.2. Random Forest Classifier (RFC)

1.2.4.3. Stochastic Gradient Descent

1.2.5. So sánh các mô hình phân lớp

1.3. Các bước cơ bản của bài toán dự đoán trong học máy

1.3.1. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)

1.3.2. Tiền xử lý dữ liệu (Preprocessing)

1.3.2.1. Xử lí dữ liệu trống (Missing Data)

1.3.2.2. Xử lí dữ liệu ngoại lệ (Ouliers)

1.3.2.3. Chuẩn hóa phạm vi dữ liệu (Feature Scaling)

1.3.3. Lựa chọn thuộc tính (Feature Selection)

1.3.4. Mã hóa dữ liệu phân loại (Encoding Categorical Data)

1.3.5. Xử lý cân bằng mẫu (SMOTE)

1.3.6. Lựa chọn mô hình (Model Selection)

1.3.7. Phương pháp phân chia dữ liệu

1.3.8. Hiệu chỉnh siêu tham số (Hyperparameter Tuning)

1.3.9. Ngôn ngữ lập trình Python cho học máy

1.3.10. Bệnh đột quỵ

1.3.10.1. Nguyên nhân dẫn đến bệnh đột quỵ

1.3.10.2. Các số liệu liên quan đến bệnh đột quỵ

1.4. Các công trình nghiên cứu liên quan

2. CHƯƠNG 2: DỰ ĐOÁN BỆNH ĐỘT QỤY Ở NGƯỜI DỰA TRÊN CÁC MÔ HÌNH PHÂN LỚP

2.1. Mô tả tập dữ liệu

2.1.1. Giới thiệu tập dữ liệu nghiên cứu

2.1.2. Trực quan hóa bộ dữ liệu (Data Visualization)

2.1.3. Bệnh tim – heart_desease

2.1.4. Nơi sinh sống – residence_type

2.1.5. Lượng đường trong máu – avg_glucose_level

2.1.6. Tiền xử lý dữ liệu (Preproccessing)

2.1.6.1. Xử lí dữ liệu trống (Missing Data)

2.1.6.2. Xử lí dữ liệu ngoại lệ (Ouliers)

2.2. Lựa chọn thuộc tính (Feature selection)

2.2.1. Mã hóa dữ liệu phân loại (Encoding Categorical Data)

2.2.2. Phân chia dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm thử (Train – Test)

2.2.3. Xử lí cân bằng mẫu (SMOTE)

2.2.4. Chuẩn hóa phạm vi dữ liệu (Feature Scaling)

2.2.5. Xây dựng mô hình huấn luyện (Model Training)

2.2.6. Lựa chọn mô hình (Model selection)

2.2.7. Kiểm thử mô hình (Test model)

2.2.7.1. Random Forest Classifier (RFC)

2.2.8. Hiệu chỉnh mô hình (Turning model)

2.2.8.1. Random Forest Classifier (RFC)

2.2.8.2. eXtreme Gradient Boosting (XGB)

3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ THẢO LUẬN

3.1. Kết quả thực nghiệm

3.1.1. Trước khi hiệu chỉnh mô hình

3.1.1.1. Random Forest Classifier (RFC)

3.1.1.2. eXtreme Gradient Boosting (XGB)

3.1.2. Sau khi hiệu chỉnh mô hình

3.1.2.1. Random Forest Classifier (RFC)

3.1.2.2. eXtreme Gradient Boosting (XGB)

3.2. Thảo luận kết quả thực nghiệm

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về dự đoán bệnh đột quỵ bằng mô hình phân lớp

Bệnh đột quỵ là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây tử vong và tàn tật trên toàn cầu. Việc dự đoán bệnh đột quỵ thông qua các mô hình phân lớp đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong y học và công nghệ thông tin. Các mô hình này sử dụng dữ liệu y tế để phân tích và dự đoán nguy cơ mắc bệnh, từ đó giúp nâng cao hiệu quả trong việc phòng ngừa và điều trị.

1.1. Định nghĩa và tầm quan trọng của bệnh đột quỵ

Bệnh đột quỵ xảy ra khi lưu lượng máu đến não bị gián đoạn, dẫn đến tổn thương não. Theo thống kê, cứ 4 người thì có 1 người có nguy cơ mắc bệnh trong đời. Việc hiểu rõ về bệnh đột quỵ giúp nâng cao nhận thức và phòng ngừa hiệu quả.

1.2. Vai trò của mô hình phân lớp trong dự đoán bệnh

Mô hình phân lớp giúp phân loại dữ liệu y tế thành các nhóm có nguy cơ khác nhau. Điều này cho phép các bác sĩ và nhà nghiên cứu đưa ra quyết định chính xác hơn trong việc điều trị và phòng ngừa bệnh đột quỵ.

II. Thách thức trong việc dự đoán bệnh đột quỵ

Dự đoán bệnh đột quỵ gặp nhiều thách thức, bao gồm việc thu thập dữ liệu chính xác, xử lý dữ liệu thiếu và không đồng nhất. Ngoài ra, việc lựa chọn mô hình phù hợp cũng là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến độ chính xác của dự đoán.

2.1. Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu y tế

Dữ liệu y tế thường không đầy đủ và có thể bị sai lệch. Việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau có thể dẫn đến sự không đồng nhất, ảnh hưởng đến kết quả dự đoán.

2.2. Vấn đề xử lý dữ liệu thiếu và không đồng nhất

Dữ liệu thiếu có thể làm giảm độ chính xác của mô hình. Các phương pháp như SMOTE được sử dụng để xử lý vấn đề này, nhưng vẫn cần phải cẩn trọng trong việc áp dụng.

III. Phương pháp dự đoán bệnh đột quỵ hiệu quả

Có nhiều phương pháp học máy được áp dụng để dự đoán bệnh đột quỵ, bao gồm Random Forest, Support Vector Machine và eXtreme Gradient Boosting. Mỗi phương pháp có ưu điểm và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn mô hình phù hợp là rất quan trọng.

3.1. Mô hình Random Forest trong dự đoán bệnh

Random Forest là một trong những mô hình phân lớp phổ biến, sử dụng nhiều cây quyết định để cải thiện độ chính xác. Mô hình này có khả năng xử lý dữ liệu lớn và phức tạp hiệu quả.

3.2. SVM và khả năng phân loại chính xác

Support Vector Machine (SVM) là một phương pháp mạnh mẽ trong phân loại. SVM tìm kiếm siêu phẳng tối ưu để phân chia các lớp dữ liệu, giúp cải thiện độ chính xác trong dự đoán bệnh đột quỵ.

3.3. eXtreme Gradient Boosting XGB và ưu điểm nổi bật

XGB là một trong những mô hình học máy tiên tiến, nổi bật với khả năng tối ưu hóa và xử lý dữ liệu không đồng nhất. Mô hình này thường cho kết quả dự đoán chính xác cao trong các bài toán y tế.

IV. Ứng dụng thực tiễn của mô hình phân lớp trong y tế

Mô hình phân lớp không chỉ giúp dự đoán bệnh đột quỵ mà còn có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực y tế khác. Việc sử dụng công nghệ này giúp cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe và giảm thiểu rủi ro cho bệnh nhân.

4.1. Cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe

Việc dự đoán chính xác giúp bác sĩ có thể đưa ra các biện pháp can thiệp kịp thời, từ đó nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe cho bệnh nhân.

4.2. Giảm thiểu rủi ro cho bệnh nhân

Thông qua việc dự đoán nguy cơ mắc bệnh, bệnh nhân có thể được tư vấn và điều trị sớm hơn, giảm thiểu nguy cơ tử vong và tàn tật do bệnh đột quỵ.

V. Kết luận và tương lai của dự đoán bệnh đột quỵ

Dự đoán bệnh đột quỵ bằng mô hình phân lớp là một lĩnh vực đầy tiềm năng. Với sự phát triển của công nghệ và dữ liệu lớn, khả năng dự đoán chính xác sẽ ngày càng được cải thiện, mở ra nhiều cơ hội mới trong y tế.

5.1. Tương lai của mô hình phân lớp trong y tế

Mô hình phân lớp sẽ tiếp tục được cải tiến và áp dụng rộng rãi trong y tế, giúp nâng cao khả năng dự đoán và điều trị bệnh.

5.2. Tầm quan trọng của nghiên cứu và phát triển

Nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực này là rất cần thiết để cải thiện các mô hình hiện tại, từ đó mang lại lợi ích cho sức khỏe cộng đồng.

Dự đoán bệnh đột quỵ ở người bằng các mô hình phân lớp