基于机器学习的呼吸道疾病预测可视化系统

作者：陈静雯; 张鹏鹏^*; 徐思语; 李正伟; 路董

来源：物联网技术, 2023, 13(02): 68-70.

DOI：10.16667/j.issn.2095-1302.2023.02.018

• 机器学习
• 可视化
• 疾病预测
• 呼吸道疾病
• 数据分析
• 支持向量机

呼吸道疾病是一种传染性高、覆盖面广、易感人群多的常见疾病。2019年末爆发的冠状病毒“COVID-19”引发了全球呼吸道疾病的大爆发。截至2021年12月20日，全球新冠肺炎确诊病例超过2.7亿例，死亡病例超过535万例[3]。现有的传染病预测与可视化系统常采用SEIR模型建立，但它未考虑患者年龄结构层次以及病毒变异带来的影响。文中采用多种机器学习方法建立预测模型，提供自动和手动数据特征选择方式，并将医院的患者数据信息以一种更直观的方式展示给用户，同时从更多维度对数据进行分析，为用户提供一种新思路。

• 出版日期2023
• 单位上海电机学院