机器语言多项式模型:高血压脑出血预后精准预测
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更新于2024-08-04
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本文主要探讨了"基于机器语言的临床预测模型对高血压脑出血预后的预测"这一主题。研究者罗全芳、王超英、林江川等人在福建省德化县医院的高血压脑出血(HICH)患者数据库基础上,利用机器学习中的多项式函数方法构建了一种预测模型。他们的目标是通过分析327个HICH患者的临床资料,如入院时的格拉斯哥昏迷评分(GCS)、心率(HR)、呼吸频率(BR)、收缩压(SBP)和舒张压(DBP),来预测患者的预后。
研究方法采用了回顾性分析,将患者按照改良Rankin评分量表分为预后良好(mRS评分0~2分)和预后不良(mRS评分3~6分)两组。随后,将80%的患者用于模型训练,剩下的20%用于模型验证。通过多项式函数构建出GHRRSD模型,该模型考虑了血压和生理指标对预后的影响。
结果显示,GHRRSD模型在训练组和测试组中都显示出了良好的预测性能。训练组的ROC曲线最优截断值为0.522,AUC为0.881,而测试组的最优截断值为0.551,AUC为0.941。尽管两者在统计学上没有显著差异(P=0.087),但表明模型在不同样本集上的表现稳定,具备良好的泛化能力。动态列线图进一步证实了模型在实时预测患者不良预后的实用性。
结论指出,使用GHRRSD模型对HICH患者的预后进行预测,有助于医疗人员早期识别病情变化,指导临床决策,以及评估患者的治疗前景。这标志着机器学习技术在神经内科领域,特别是在高血压脑出血预后评估方面的应用潜力,展示了人工智能在医疗实践中的重要作用。
关键词:机器语言、多项式函数、数据模型、高血压脑出血、预后。本研究的研究成果发表在《医学理论与实践》杂志2023年第36卷第5期,被归类为R651.1,文献标识码为A,DOI为10.19381/j.issn.1001-7585.2023.05.005。
2021-06-28 上传
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