基于人工智能集成学习技术的新型心肌梗死诊断模型(EHAD)开发与验证

　　本研究针对心肌梗死(MI)诊断准确率不足的临床难题，开发了集成支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和长短期记忆网络(LSTM)的EHAD模型。通过多数投票(MV)机制整合三类算法优势，在Statlog和Cleveland数据集上分别实现88.9%和91.8%的准确率，F1分数达88.24%，显著优于单一模型。该研究为心血管疾病智能诊断提供了可解释性强、计算高效的解决方案。

　　

心肌梗死作为全球首要致死病因，其快速准确诊断始终是临床重大挑战。传统诊断方法依赖统计模型和规则系统，面对高维复杂医疗数据时表现乏力。尽管机器学习(ML)技术如支持向量机(SVM)和随机森林(RF)已应用于心脏疾病预测，但单一模型存在泛化能力不足、易过拟合等缺陷。现有集成方法虽能提升准确率，却常因模型复杂度牺牲可解释性，且计算成本高昂，难以在资源有限的临床环境中部署。

针对这些瓶颈，Bahaa El-Din Waleed等研究者在《Scientific Reports》发表研究，提出集成心脏病诊断(EHAD)模型。该创新性工作通过融合边界学习(SVM)、非线性模式识别(ANN)和时序特征提取(LSTM)三大技术路径，构建了兼顾准确性与实用性的诊断框架。特别设计的多数投票机制有效规避了传统加权投票或堆叠法的计算负担，使模型在保持86.81%高准确率的同时，将马修斯相关系数(MCC)提升至75.5%，ROC曲线下面积(AUC)达89.51%。

研究采用三项关键技术：1）基于RBF核函数的SVM处理高维特征空间；2）含双隐藏层的ANN架构（64-32神经元）学习非线性临床特征；3）门控机制LSTM捕捉时序依赖关系。实验使用公开的Statlog和Cleveland心脏数据集（共303例），通过分层10折交叉验证确保统计稳健性。特征重要性分析采用SHAP值评估，揭示年龄、胆固醇和静息血压为关键预测因子。

【模型架构】

EHAD创新性地采用并行集成策略：

显示三类基础模型独立训练后，通过多数投票整合预测结果。这种设计既保留各算法优势，又通过群体决策降低个体偏差。

【性能比较】

如表6所示，EHAD在303例测试集上全面超越基线模型：

显示其错误率最低（17.58%）。特别值得注意的是LSTM贡献了90%的高召回率，而SVM提供了84%的精准度，二者优势被MV机制有机融合。

【临床解释性】

SHAP分析

证实年龄与胆固醇的交互作用（SHAP值0.05）对预测影响最大，这与临床认知高度一致，增强了模型决策的可信度。

研究结论指出，EHAD模型通过智能集成三类互补算法，在保持临床可解释性的前提下，将心脏疾病诊断准确率提升至86.81%。其创新点在于：1）采用计算效率更高的多数投票替代传统加权集成；2）首次在心脏诊断中同时整合静态特征(SVM/ANN)和时序分析(LSTM)能力；3）通过SHAP可视化实现黑箱模型的部分可解释化。尽管在更大规模数据集（1319例）上表现略有下降（80.05%），但该研究仍为AI辅助诊断系统开发提供了重要范式。未来工作可结合遗传算法(GA)优化超参数，或引入注意力机制增强LSTM的时序建模能力。

这项研究的临床意义在于：为资源有限的基层医疗机构提供了高精度、低计算负荷的诊断工具；通过特征重要性分析揭示了关键风险因子；其模块化设计便于整合新的生物标志物。研究结果对推动心血管疾病早期筛查具有重要价值，也为多模态医学数据融合分析提供了技术参考。