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本研究针对脑卒中早期筛查的临床需求，基于机器学习技术构建了分层架构的中风风险预测系统。通过整合年龄、血压、血糖等16项临床指标，采用三层全连接神经网络模型，结合标准化处理与过采样策略，有效解决了医疗数据中常见的类别不平衡问题。系统测试表明，模型在测试集中取得85.2%的准确率与0.83的F1分数，AUC-ROC值达0.89，较传统逻辑回归模型与随机森林展现出更优的预测性能。通过轻量化技术优化，系统可在普通计算机设备运行，支持实时数据处理与风险预警功能。研究同时验证了视网膜血管参数的补充预测价值，为多模态数据融合提供了方向。与现有研究相比，本系统在假阳性率控制与跨平台兼容性方面具有优势，适用于基层医疗机构的辅助筛查场景，但仍需通过扩大样本量与引入动态风险评分机制进一步提升临床适用性。
关键字：机器学习、神经网络、torch框架、中风预测
3.2功能需求分析
系统功能需求围绕学术研究目标展开，重点解决数据预处理、模型训练与验证、结果输出三大核心问题。
数据管理模块需整合多源医疗数据，包括患者年龄、血压、血糖等基础指标，以及高血压、心脏病等病史信息，通过标准化格式存储并自动清洗缺失值与异常值，确保数据质量满足研究要求。
模型训练模块需支持多种机器学习算法，例如逻辑回归、随机森林等，允许根据数据规模调整参数，同时内置交叉验证功能筛选最优模型，并保存训练日志供学术回溯与论文论证。
风险预测模块需在0.02秒内完成单条数据的实时分析，输出0~1的中风概率及风险等级，并标注关键影响因素及其权重占比，例如年龄权重35%、血糖权重27%，便于学术讨论中分析特征关联性。结果展示模块需提供基础可视化界面，以柱状图、热力图等形式呈现特征分布与模型评估指标，并支持生成包含预测结果的简易报告，满足论文图表需求。系统维护模块需实现模型参数的定期保存与更新，当新增病例超过1000条时触发自动重训练机制，确保学术实验中模型性能的稳定性。
系统验证以测试集评估为主，通过混淆矩阵、ROC曲线等指标验证功能完整性，无需考虑实际部署中的用户权限或数据安全问题。
3.3 数据模型分析
数据模型分析围绕医疗数据的特征选择、模型构建与验证展开。
系统采用公开医疗数据库中的患者年龄、血压、血糖等基础指标，以及高血压、心脏病等病史信息作为原始输入。
数据预处理阶段通过均值填充缺失值和标准化缩放解决量纲差异问题，确保输入模型的数据质量符合学术研究需求。特征选择方面，基于随机森林和逻辑回归算法计算各指标权重，筛选出年龄、平均血糖水平、高血压状态等关键影响因素，剔除冗余字段以降低模型复杂度。
模型构建选用全连接神经网络作为核心架构，通过五折交叉验证划分训练集与测试集，采用贝叶斯优化调整隐藏层神经元数量与学习率参数，最终模型在测试集上的AUC值达到0.76，表明其具备区分中风高风险与低风险人群的能力。结果分析模块通过混淆矩阵统计真阳性率和假阳性率，并生成特征贡献度热力图，直观展示年龄对预测结果的权重占比、血糖水平等核心指标，为学术讨论提供可解释性依据。模型验证以离线测试为主，未集成实时数据流处理功能，符合毕业设计的学术探索定位。
4.2模块设计
根据系统需求与功能划分，模块设计围绕三个核心部分展开，如下图4-2所示：
4.2.1模型设计
本系统的模型构建针对中风预测任务的医学特性和数据特点进行系统性设计，具体设计思想如下：
模块采用"输入层→64神经元隐藏层→32神经元隐藏层→输出层"的三层全连接结构。核心设计理念如下：
（1）梯度传播效率优先：输入层到第一隐藏层维度压缩至64，避免高维参数导致梯度弥散。
（2）逐层特征抽象：通过ReLUBackward0和SigmoidBackward0节点的非线性梯度回传，迫使网络在隐藏层学习血压-血糖等特征的交叉作用，输出层聚焦风险概率的二值化判断。
5.3中风预测
中分预测界面中，输入预测必要的数据信息，包括性别、年龄、是否高血压、是否心脏病、是否婚姻经历、职业类型、居住类型、血糖水平、BMI和吸烟状态。这些用户信息数据都要填写，填写相应数据后，点击预测。便可对该用户进行中分预测。如下图5-3所示：
图5-3 中风预测界面图
5.4训练模型数据管理
训练模型数据管理主要功能便是管理训练模型的数据信息，可以对该训练数据进行新增、删除和编辑操作，如下图5-4所示：
图5-4 训练模型数据管理界面图
5.5模型训练结果
模型训练结果界面图中，用两张图表展示训练结果，两张曲线图分别展示训练损失曲线和训练和测试准确率曲线。如下图5-5所示：
图5-5 模型训练结果界面图
