基于人工智能驱动特征选择与注意力网络的疾病预测优化

机器学习方法的快速融入医疗保健领域，催生了创新的疾病预测策略，尤其是依托巨大规模的电子健康记录（EHR）数据。本文深入探讨了多疾病预测领域，提出了一项全面的研究，引入了一种开创性的集成特征选择模型。该模型旨在优化学习系统，综合统计特征、深度特征以及通过创新性的稳定能谷优化与增强边界（SEV-EB）算法获得的最优特征。目标是实现对各种疾病预测 accuracy 与稳定性的空前水平。本工作提出的先进集成模型，协同整合统计特征、深度特征与最优特征，旨在通过捕捉健康数据的多样化方面，增强模型的预测能力。该模型的核心是 SEV-EB 算法，这是一种用于最优特征选择的新方法，引入了增强边界和稳定技术，为整体预测模型的鲁棒性与准确性作出贡献。为进一步提升预测能力，本文引入 HSC-注意力网络（HSC-AttentionNet）。该网络架构将深度时序卷积能力与 LSTM 结合，使模型能够捕捉健康数据中的短期模式与长期依赖关系。严格的评估显示，所提出模型表现卓越。在预测各种疾病时，模型实现了 95% 的 accuracy 和 94% 的 F1 分数，超越了传统方法，标志着疾病预测准确性的重大进步。本研究的意义远超学术界。