【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展,社會各領(lǐng)域開始通過數(shù)據(jù)信息探索輔助日常業(yè)務(wù)的工作方式,擁有超大量患者病例數(shù)據(jù)的醫(yī)療行業(yè)亦是如此。醫(yī)療行業(yè)借助統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)、人工智能方法從數(shù)據(jù)中獲得信息,并推動醫(yī)療事業(yè)發(fā)展。目前,統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)、人工智能方法已從基因測序、醫(yī)學(xué)影像、輔助診斷和藥物研發(fā)等方面輔助醫(yī)療行業(yè)的工作,正在逐步實現(xiàn)醫(yī)務(wù)工作者與機器的協(xié)作與共進,以便為患者提供更精準且智慧的醫(yī)療服務(wù)。本文針對智慧醫(yī)療領(lǐng)域中輔助診斷方面進行探索研究。輔助診斷是使用患者基本信息和病癥信息,通過機器學(xué)習(xí)算法將對應(yīng)數(shù)據(jù)映射到病情的推斷與確診的一種診斷系統(tǒng)。本文根據(jù)骨科醫(yī)療數(shù)據(jù),構(gòu)建了基于XGBoost算法的骨科輔助診斷分類預(yù)測模型,為驗證該模型具有更好的預(yù)測效果,研究中加入了對比試驗。實驗結(jié)果表明,與決策樹算法和隨機森林算法相比,基于XGBoost算法的分類預(yù)測模型更適用于骨科數(shù)據(jù),且具有更好預(yù)測效果。文章具體研究工作如下:由于本文主要研究智慧醫(yī)療領(lǐng)域中的輔助診斷,文章首先將輔助診斷問題轉(zhuǎn)化為分類問題,建立輔助診斷模型。本文數(shù)據(jù)源于醫(yī)院真實數(shù)據(jù),為保證數(shù)據(jù)能夠適用于模型,在數(shù)據(jù)收集與整理過程中對數(shù)據(jù)進行了預(yù)處理。在分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點后,本文選取了XGBoost算法對數(shù)據(jù)類型復(fù)雜的醫(yī)療數(shù)據(jù)進行探索,從而輔助醫(yī)生進行診斷。其次,為驗證基于XGBoost算法的骨科輔助診斷分類預(yù)測模型的優(yōu)勢,本文選取了具有良好分類效果的決策樹算法、隨機森林算法與XGBoost算法進行對比研究。經(jīng)過對比表明,XGBooost算法是適用于骨科輔助診斷模型的最優(yōu)分類算法。最后,文章設(shè)計了一個搭載基于XGBoost算法的骨科輔助診斷分類預(yù)測模型的平臺,通過該平臺,可進一步實現(xiàn)骨科疾病的輔助診斷,并可將理論研究轉(zhuǎn)化為實際應(yīng)用。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP311.13;R68
【圖文】：

文章結(jié)構(gòu)組織

決策樹模型

【參考文獻】

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本文編號：2740154