本文關鍵詞：基于電子病歷利用支持向量機構建疾病預測模型——以重度急性胰腺炎早期預警為例

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【摘要】：【目的】為構建疾病預測模型,以重度急性胰腺炎早期預警為例,提出一種基于支持向量機的疾病預測模型構建方法�！痉椒ā炕谥С窒蛄繖CLIBSVM3.11,采用優(yōu)化后的徑向基核函數產生的分類器,同時結合統(tǒng)計學單因素及多因素Logistic回歸分析方法,進行特征變量選取,提出一種簡單易行的重度急性胰腺炎早期預警模型�！窘Y果】所構建重度急性胰腺炎預警模型準確率達70.37%。最終納入模型變量包括白細胞計數、血清鈣離子、血清脂肪酶、收縮壓、舒張壓及胸腔積液�！揪窒蕖繕颖玖坑邢�,主要采用支持向量機構建疾病預測模型,未來可建立系統(tǒng),突出臨床應用價值�！窘Y論】支持向量機可構建疾病預測的最優(yōu)模型,進一步建立系統(tǒng),輔助臨床決策。
【作者單位】： 中國醫(yī)科大學醫(yī)學信息學院;中國醫(yī)科大學附屬盛京醫(yī)院;
【關鍵詞】： 支持向量機 重度急性胰腺炎 預警 臨床決策
【基金】：教育部人文社會科學研究青年基金項目“基于語義述謂網絡屬性的多文檔自動摘要:以生物醫(yī)學為例”(項目編號:13YJC870030)的研究成果之一
【分類號】：R576;TP181
【正文快照】： 1引言電子病歷(Electronic Medical Record,EMR)即基于計算機的病人記錄,是對醫(yī)療數據進行電子化保存、管理、傳輸和重現(xiàn),主要包括門診EMR、住院EMR、急診EMR,其中住院EMR由病歷首頁、入院記錄、病程記錄、手術(醫(yī)囑)記錄單、檢查報告單等組成[1]�；贓MR可獲得準確、完整的

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本文編號：1030949