【ITニュース解説】# CardioInsight: Machine Learning-Based Heart Risk Prediction

CardioInsightは、機械学習を活用して心血管疾患のリスクを予測するプロジェクトだ。臨床データに基づいて、年齢、コレステロール値、胸痛の種類といった重要な要素を分析し、リスクの高い個人を高い精度で特定することで、早期発見と予防医療を支援する。このプロジェクトでは、主にランダムフォレスト分類器を使用し、特徴量選択の手法を用いることで、信頼性が高く解釈可能な予測を実現している。

プロジェクトでは、ロジスティック回帰、決定木、K近傍法、サポートベクターマシン、ランダムフォレストなど、複数のモデルを学習させて評価し、最適なモデルを選定している。それぞれのモデルの性能と信頼性を比較するために、詳細な評価指標が記録されている。

このプロジェクトの主な特徴は以下の通りだ。

高い予測性能: ランダムフォレストを使用することで、98%以上のテスト精度を達成している。

洞察に満ちた特徴量分析: 心臓病のリスクに影響を与える最も重要な臨床的特徴を特定できる。

データ可視化: 相関ヒートマップ、特徴量の重要度プロット、モデル評価チャートなどが含まれている。

スケーラブルかつモジュール性: 新しいデータセットや別の機械学習モデルにも容易に適応できる。

マルチモデル評価: 複数のモデルを比較検討し、最も効果的なモデルを選択できる。

学習済みのモデルと評価指標は以下の通りだ。

ロジスティック回帰: 精度86.64%、適合率83.85%、再現率93.75%、F1スコア88.52%

決定木: 精度97.33%、適合率97.24%、再現率97.92%、F1スコア97.58%

ランダムフォレスト: 精度98.47%、適合率97.30%、再現率100%、F1スコア98.63%

勾配ブースティング: 精度96.95%、適合率95.95%、再現率98.61%、F1スコア97.26%

サポートベクターマシン: 精度89.69%、適合率87.74%、再現率94.44%、F1スコア90.97%

K近傍法: 精度87.02%、適合率89.29%、再現率86.81%、F1スコア88.03%

これらの結果から、ランダムフォレストが最も高い精度とF1スコアを示しており、このプロジェクトに適したモデルであることがわかる。

心臓病のリスク予測において、特に重要とされた特徴量は以下の通りだ。

年齢

コレステロール値

胸痛の種類（典型的な狭心症）

これらの特徴量は、心臓病のリスクを評価する上で重要な指標となることが示唆される。

CardioInsightを使用するには、以下の手順を実行する。

リポジトリをクローンする:

git clone https://github.com/Abubakar-Shabbir/HeartScope-Predictive-ML-for-Cardiovascular-Risk.git

依存関係をインストールする:

pip install -r requirements.txt

Jupyter Notebookを開く:

Notebooks/HeartScope_Predictive ML for Cardiovascular Risk.ipynbにアクセスし、データ分析、モデリング、可視化を探索する。

このプロジェクトは、Abubakar Shabbirによって作成され、MITライセンスの下で公開されている。GitHubリポジトリは、CardioInsight: Machine Learning-Based Heart Risk Predictionで確認できる。

このプロジェクトは、システムエンジニアを目指す初心者にとって、機械学習が医療分野でどのように活用できるかを理解する上で役立つだろう。特に、データ分析、モデル構築、評価といった一連の流れを学ぶことができる。また、様々な機械学習モデルの性能を比較検討し、最適なモデルを選択するプロセスを体験することで、実践的なスキルを身につけることができるだろう。さらに、特徴量エンジニアリングやデータ可視化といった、データ分析における重要な要素についても学ぶことができる。