机器语言多项式模型：高血压脑出血预后精准预测

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。