【源码】基于Python和Keras的医疗数据预测模型

项目简介

本项目是基于Python和Keras框架构建的医疗数据预测模型。旨在借助医疗数据（像时间序列数据、实验室检测结果等）构建深度学习模型，实现对住院患者的死亡率、疾病进程、治疗反应等情况的预测。项目涵盖数据预处理、特征提取、模型构建、模型训练与验证等流程。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：有多个数据预处理脚本，可对原始数据进行清洗、离散化、归一化，为模型训练做准备。
2. 特征提取：能从时间序列数据中提取统计特征，如均值、标准差、偏度等，捕捉数据的时序依赖关系。
3. 模型构建：运用Keras框架构建深度学习模型，包含单任务和多任务LSTM模型来处理时间序列数据。
4. 模型训练与验证：利用训练集和验证集训练模型，通过测试集评估模型性能。
5. 异构网络构建：提供构建异构网络的脚本，用于捕获医疗事件中不同类型数据间的关联关系。
6. 预测和评估：通过训练好的模型进行预测，并计算准确率、AUC等评估指标以评估模型性能。

安装使用步骤

1. 准备环境：确保已安装Python和Keras框架，以及必要的库（如numpy、argparse等）。
2. 项目文件已下载：假设用户已下载项目的源码文件，包括数据预处理脚本、特征提取脚本、模型构建脚本、异构网络构建脚本等。
3. 运行数据预处理脚本：按需运行脚本对原始数据进行清洗、离散化、归一化。
4. 运行特征提取脚本：从时间序列数据中提取特征。
5. 构建和训练模型：使用Keras框架构建深度学习模型，用训练集和验证集进行训练。
6. 评估模型性能：使用测试集评估模型性能并计算评估指标。
7. 进行预测：利用训练好的模型进行预测，并依据预测结果开展后续分析。

注意：因项目依赖外部数据集和特定环境，用户可能需根据实际情况调整代码和配置。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】