应用决策树於心脏病预测之研究-GEBRC.PDFVIP

應用決策樹於心臟病預測之研究 翁政雄 中臺科技大學資訊管理系副教授 peteweng@ 洪令莊 中臺科技大學資訊管理系 hlc0323@.tw 呂培豪 中臺科技大學資訊管理系 sugar.cherub@ 陳學瀚 中臺科技大學資訊管理系 .tw 郭家佑 中臺科技大學資訊管理系 .tw 施博惟 中臺科技大學資訊管理系 .tw 謝孟哲 中臺科技大學資訊管理系 .tw 摘要 本研究運用 C4.5 決策樹運算法建立心臟疾病預測模型，用以輔助醫生進行心臟疾 病診斷。由於心臟疾病的診斷資料幾乎是連續性資料，本研究於資料前處理階段，運用 標準化方法，先計算正常人各項心臟診斷資料的平均值及標準差，進而比較每一位心臟 病患資料與正常人心臟資料的差異做為資料離散化的依據。最後，運用離散化資料建立 心臟病決策樹預測模型。本研究使用UCI 心臟病資料集建立決策樹測模型。實驗結果顯 示：本研究所建立決策樹測模型的準確率為83.70%且TPR高達 93.94% 。 關鍵字 :資料探勘、資料前處理、 C4.5 、心臟病預測模型   壹 . 緒論 根據世界衛生組織(World Health Organization; WHO)的統計，全球每年約有 1,650萬 人死於心血管疾病。另衛生署也統計，國內大約有145萬名心臟病人。 15 歲以上民眾， 每 19 人就有一人罹患心臟病，其中大多數是心血管疾病，而65 歲以上老人則每5 人就 有 1 人是心臟病病人，心臟疾病對國人健康的威脅可見一斑。雖然癌症持續排名台灣十 大死因的第一位，但心血管相關疾病已經連續25 年(2011 年止蟬聯十大死因第二或第) 三名，相較於癌症，心血管疾病反而較無明顯病徵，很容易被忽略，是民眾不可輕忽的 重大疾病。 在心血管疾病中心肌梗塞為致死率高的一種，且此疾病不易察覺，尤其是現代人多 長時間使用電腦久坐不運動，皆為此疾病的高危險群，主要用來篩檢心肌梗塞的是心血 管造影術，心血管造影術帶有一定的危險性，因為造影術無論是核磁共振或是 X 光，都 是將造影劑快速流入體內，使心臟和大血管在照射下顯影，是一種危險但準確率高的篩 檢方式，一般而言核磁共振的造影術較為準確但因機器有限，必須等待數日才能檢驗。 隨著資訊科技的進步，資料探勘 (Data Mining)技術的應用逐漸完善，許多醫院都運 用此技術在醫療研究上，已有許多的研究顯示資料探勘技術可以有效地應用在醫療診斷 中，其相關研究在文獻探討中陳列。 如上一段陳述心臟造影術有其危險性，本研究發現若先以資料探勘技術建立心臟疾 病預測模型，用以在造影前先篩選病患，如若為心臟病的機率較低者醫生可建議使用較 不用等的篩檢方式(X 光) ，若機率較高則反之選擇核磁共振，如此便能降低檢驗的等待 時間，達