摘要：心力衰竭是一种严重的心血管疾病，具有高发病率和高死亡率的特点。准确预测心力衰竭患者的死亡风险对于临床决策和治疗方案制定具有重要意义。本研究旨在开发一种基于神经网络的智能预测系统，利用患者的临床指标对心力衰竭死亡事件进行预测。
项目概览
项目简介
本研究使用了包含299例心力衰竭患者的临床记录数据集，涵盖年龄、贫血、肌酸激酶、糖尿病、射血分数、高血压、血小板、血清肌酐、血清钠、性别和吸烟等11项临床特征。采用模式识别神经网络（Pattern Recognition Network）构建预测模型，使用Levenberg-Marquardt算法进行训练，交叉熵作为性能函数。数据集按80:20的比例划分为训练集和测试集，特征数据经过标准化处理。同时，开发了基于MATLAB GUI的可视化界面，实现数据加载、模型训练、性能评估和单例预测等功能。
所构建的神经网络模型在测试集上取得了良好的预测性能。模型能够有效识别心力衰竭患者的死亡风险，提供准确率、精确率、召回率、F1分数和特异度等多维度评估指标。系统通过混淆矩阵、ROC曲线、训练性能曲线等可视化方式直观展示模型性能。单例预测功能可根据患者的11项临床指标实时计算死亡事件发生概率，并给出风险等级评估。
本研究成功开发了一个基于神经网络的心力衰竭智能预测系统，该系统能够基于常规临床指标准确预测患者的死亡风险。可视化界面设计友好，操作简便，为临床医生提供了一个有效的辅助决策工具。该系统在心力衰竭风险评估、治疗方案优化和资源合理配置等方面具有潜在的临床应用价值。未来可进一步扩展数据集规模，优化模型结构，并结合更多临床特征以提高预测精度。
系统架构
本系统采用模块化设计，由数据处理模块、模型训练模块、性能评估模块和可视化交互模块四个核心部分组成。数据处理模块负责读取心力衰竭临床记录数据集，提取11项临床特征（年龄、贫血、肌酸激酶、糖尿病、射血分数、高血压、血小板、血清肌酐、血清钠、性别和吸烟），进行数据标准化和训练集/测试集划分（80:20）。模型训练模块基于MATLAB神经网络工具箱构建单隐藏层模式识别网络，采用Levenberg-Marquardt算法进行训练，交叉熵作为损失函数，支持隐藏层神经元数量、学习率和最大训练轮数等超参数的灵活配置。性能评估模块计算准确率、精确率、召回率、F1分数、特异度等多维度指标，生成混淆矩阵和ROC曲线进行综合评估。可视化交互模块采用MATLAB App Designer开发图形用户界面，提供左侧控制面板（数据加载、参数配置、训练控制、性能指标显示）和右侧可视化面板（训练过程曲线、混淆矩阵、预测对比图、ROC分析），同时集成单例患者预测功能，用户输入11项临床指标后实时输出死亡概率和风险等级，整个系统无需编程知识即可操作，为临床医生提供便捷的智能辅助决策工具。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1：集成化临床决策支持平台
– 全流程智能决策支持（数据管理→模型训练→性能评估→可视化→单例预测）
– 模式识别网络 + 交叉熵损失函数优化二分类任务
– 多维度评估体系（准确率、精确率、召回率、F1、特异度、ROC）
– 图形化界面降低应用门槛
– 开箱即用的智能诊断工具
创新点2：实时动态风险评估与可解释性增强
– 基于11项常规临床指标的实时预测（毫秒级响应）
– 自动特征标准化 + 风险等级分级（低/中/高）
– 多维度可视化增强可解释性（混淆矩阵、训练曲线、对比图、ROC曲线）
– 将黑盒模型透明化，提升临床接受度和可靠性
快速开始
在 MATLAB 命令窗口输入 HeartFailurePredictionGUI 启动系统，点击”选择并加载 CSV 数据集”加载数据后点击”开始训练”完成模型训练，即可在”单患者预测”选项卡中输入临床指标进行实时风险评估。
环境要求
本系统基于 MATLAB R2020a 及以上版本开发，需安装 Neural Network Toolbox 和 Statistics and Machine Learning Toolbox，推荐运行环境为 Windows 10/11 或 macOS，最低配置 8GB 内存和双核处理器。
运行展示
运行HeartFailurePredictionGUI.m
图2 主界面
图3 数据加载成
图4 模型训练成功
图15 混淆矩阵
图6 预测对比
图7 系统架构图
图8 低风险
图9 中风险
图10 高风险
图11 高风险
图12 生成报告
图13 模型导出
项目资源
配套文档
点击查看：基于MATLAB神经网络的心力衰竭预测与临床辅助决策系统研究 注意：免费提供！
配套文件
包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图，开箱即用。
项目信息
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：AI-19-M
原创声明：本项目为原创作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
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