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Bagging算法驱动的心血管疾病预测模型及智能床垫应用
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作者 李长云 赵永晗 +2 位作者 王志兵 莫启辉 徐曦 《企业科技与发展》 2024年第11期20-23,共4页
目前,机器学习在疾病预测领域的应用日益广泛。文章介绍了SVM(支持向量机)、CART(分类与回归树)决策树、KNN(K近邻)3种机器学习算法,并将这3种算法构建的模型应用于心血管疾病(CVD)的预测中。结果表明,SVM模型表现最优。此外,为进一步... 目前,机器学习在疾病预测领域的应用日益广泛。文章介绍了SVM(支持向量机)、CART(分类与回归树)决策树、KNN(K近邻)3种机器学习算法,并将这3种算法构建的模型应用于心血管疾病(CVD)的预测中。结果表明,SVM模型表现最优。此外,为进一步提高模型的性能和鲁棒性,在这3个基模型中均融合了Bagging算法。研究结果显示,3个模型的性能均得到了不同程度的提升,其中CART决策树模型的性能提升最为显著,但SVM模型仍然保持最佳表现。利用机器学习技术对CVD进行有效预测的方法可应用于智能床垫上,通过监测和分析用户的生理数据,智能化地评估心血管疾病风险,为实现便捷的智能健康管理提供了一种有效途径,对CVD的预防和诊断具有重要价值。 展开更多
关键词 BAGGING算法 疾病预测模型 机器学习 心血管疾病 智能床垫
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疾病预测模型在慢性肾脏病并发造影剂肾病中的应用 被引量:3
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作者 周敏 周颖 +5 位作者 许小进 朱颖 陈敏 王国乙 张清 张晓波 《临床肾脏病杂志》 2019年第10期760-764,共5页
目的构建慢性肾脏病(CKD)并发造影剂肾病(contrast-induced nephropathy,CIN)的疾病预测模型,并检验该模型在临床的应用价值。方法选择2012年2月至2018年5月在南京医科大学附属淮安第一医院肾内科住院的CKD并发心血管疾病(cardiovascula... 目的构建慢性肾脏病(CKD)并发造影剂肾病(contrast-induced nephropathy,CIN)的疾病预测模型,并检验该模型在临床的应用价值。方法选择2012年2月至2018年5月在南京医科大学附属淮安第一医院肾内科住院的CKD并发心血管疾病(cardiovascular disease,CVD)并行造影剂检查的患者作为研究对象。采用回顾性分析研究,记录所有患者在应用造影剂前后的临床资料,包括性别、年龄、CKD病因、左室射血分数(LVEF)、空腹血糖、血压、24 h尿量、血红蛋白(Hb)、血清肌酐(Scr)、肾小球滤过率(eGFR)和造影剂剂量,研究终点为CIN的发生。从中筛选出和CIN发生有明确关联的指标,并将这些指标作为变量,按照一定数值进行打分,统计每个患者的具体分值总和,然后根据总和观察患者发生CIN的风险并构建疾病预测模型。结果共有311例患者纳入本次研究,对照设定的CIN标准,我们发现其中80例在原有CKD基础上并发了CIN,并且年龄≥65岁、高血糖、低LVEF和高Scr的患者罹患CIN的风险更高。我们进一步将年龄、Scr、LVEF和血糖4个指标进行分值量化处理,将总分划分为3个级别,构建疾病预测模型。研究发现总分越高,发生CIN的风险也越大。结论利用4种变量构建疾病预测模型对CKD并发CIN有较好的预测作用,能指导临床进行早期防范和干预。 展开更多
关键词 慢性肾脏病 造影剂肾病 疾病预测模型
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结合中医证候的膜性肾病患者疾病进展风险预测模型的建立
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作者 黄小燕 李娴 +8 位作者 邹昆 洪晓帆 曹悦 梁星 王荣荣 李苹 赵代鑫 周武 包崑 《广州中医药大学学报》 2025年第3期774-781,共8页
【目的】基于机器学习方法构建包含中医证候的特发性膜性肾病(IMN)患者的疾病进展风险预测模型,以期量化评价中医证候在IMN的疾病进展风险预测中的价值。【方法】利用单因素分析、递归消除法(RFE)和多因素二元Logistic回归分析方法筛选... 【目的】基于机器学习方法构建包含中医证候的特发性膜性肾病(IMN)患者的疾病进展风险预测模型,以期量化评价中医证候在IMN的疾病进展风险预测中的价值。【方法】利用单因素分析、递归消除法(RFE)和多因素二元Logistic回归分析方法筛选影响IMN的疾病进展风险的独立相关因素,并构建风险预测模型。将102例IMN患者按65∶35的比例随机分配至训练集和测试集,比较纳入或不纳入证候信息特征的风险预测模型的性能指标如精确度、敏感度、特异性、F1值和受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)的变化。【结果】未纳入证候信息特征之前,经单因素分析结合RFE筛选得到IMN患者年龄、血红蛋白定量、尿潜血、24 h尿蛋白定量、尿蛋白肌酐比、肾小球滤过率(eGFR)、肌酐、尿酸、谷丙转氨酶、抗磷脂酶A2受体抗体(PLA2R-Ab)、总胆固醇和低密度脂蛋白胆固醇共12个临床特征变量。构建含有上述变量的风险预测模型,经多因素二元Logistic回归分析后,结果显示训练组和测试组中以上临床变量均具有统计学意义,且该风险预测模型具有良好的敏感性和预测性。将证候信息特征纳入后再次运用RFE法,筛选出14个特征变量,其中血瘀证和湿阻证被纳入,结果显示风险预测模型的敏感度、特异性等指标较未纳入证候信息特征前有了明显的提高。【结论】研究结果初步表明中医证候是IMN的疾病进展风险预测重要的补充特征,可为今后中西医信息联合的智能化诊断提供参考,为后续的中医药治疗起到指导作用。 展开更多
关键词 特发性膜性肾病 中医证候 机器学习方法 单因素分析 递归消除法 疾病进展风险预测模型
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基于CiteSpace分析国内老年人群疾病风险预测模型研究热点及趋势
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作者 王灿 陈燕 +5 位作者 刘尚 谷城锋 梁百慧 方森 陈星月 龙紫琼 《湖南中医杂志》 2024年第7期117-122,共6页
目的:基于CiteSpace分析国内近20年来有关老年人群疾病风险预测模型的研究现状和热点。方法:检索2000年1月1日至2023年9月24日中国知网(CNKI)收录的老年人群疾病风险预测模型的相关文献,采用CiteSpace软件绘制可视化图谱,分析作者、机... 目的:基于CiteSpace分析国内近20年来有关老年人群疾病风险预测模型的研究现状和热点。方法:检索2000年1月1日至2023年9月24日中国知网(CNKI)收录的老年人群疾病风险预测模型的相关文献,采用CiteSpace软件绘制可视化图谱,分析作者、机构之间的合作关系情况,并对关键词进行共现、聚类和突现词分析。结果:共检索到1699篇相关文献,发文量总体呈上升趋势;发文量最多的作者是王静(7篇),解放军总医院是发文量最多的机构(20篇),作者和机构之间合作较少;关键词分析显示,跌倒风险、护理、骨折风险是目前研究较多的领域,其他领域涉及较少。总结:老年人群相关疾病风险预测目前正处于发展期,应不断去探究新的研究点,完善对多种老年疾病的预测,加强作者以及机构之间的联系,促进该研究领域更加系统化、规范化、科学化,推动健康老龄化发展。 展开更多
关键词 老年人 疾病风险预测模型 CITESPACE 可视化分析
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急性A型主动脉夹层术后早期急性胃肠道损伤预后及疾病预测模型构建 被引量:1
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作者 杨小芳 胡源 +3 位作者 党国琴 周文君 李元敏 孟文勃 《中国胸心血管外科临床杂志》 CSCD 北大核心 2023年第11期1598-1603,共6页
目的分析急性A型主动脉夹层(acute type A aortic dissection,ATAAD)术后早期急性胃肠道损伤(acute gastrointestinal injury,AGI)的危险因素及其预后,并构建AGI发生风险列线图疾病预测模型。方法纳入2016—2021年在兰州大学第一医院行A... 目的分析急性A型主动脉夹层(acute type A aortic dissection,ATAAD)术后早期急性胃肠道损伤(acute gastrointestinal injury,AGI)的危险因素及其预后,并构建AGI发生风险列线图疾病预测模型。方法纳入2016—2021年在兰州大学第一医院行ATAAD体外循环手术患者,并将患者分为AGI组和non-AGI组。比较两组患者的临床资料。使用R语言构建列线图并验证模型的预测能力。结果共纳入188例患者,其中男166例、女22例,年龄22~70(49.70±9.96)岁。AGI组60例,non-AGI组128例。通过多因素logistic回归分析,两组患者的主动脉夹层(aortic dissection,AD)危险评分、肠系膜上动脉(superior mesenteric artery,SMA)灌注不良、主动脉阻断时间及术中输注红细胞均为AGI的预测因素(P<0.05)。两组在术后呼吸机辅助时间、住ICU时间、肝功能不全、肾功能不全、肠外营养、院内感染以及术后30 d死亡方面差异均有统计学意义(P<0.05)。纳入经多因素logistic回归分析筛选的预测因素建立列线图,C指数为0.888,通过内部验证C指数为0.848。采用受试者工作特征曲线评估模型区分度,曲线下面积为0.888。结论ATAAD术后AD危险评分、SMA灌注不良、主动脉阻断时间及术中输注红细胞均为AGI的预测因素,建立的预测模型具有良好的预测能力。 展开更多
关键词 急性A型主动脉夹层 胃肠道损伤 疾病预测模型 列线图
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鼻咽癌放疗后大出血风险机器学习预测模型构建
6
作者 葛晓伟 李星丹 +2 位作者 张伟祎 底瑞青 程铭 《医学信息学杂志》 CAS 2024年第7期88-92,共5页
目的/意义构建鼻咽癌放疗后大出血风险预测模型,并评价其预测效能。方法/过程选取郑州大学第一附属医院2016—2019年鼻咽癌放疗后大出血的住院患者为研究对象,随机选取同等数量未出现大出血的患者为对照组,收集两组患者的病历指标数据,... 目的/意义构建鼻咽癌放疗后大出血风险预测模型,并评价其预测效能。方法/过程选取郑州大学第一附属医院2016—2019年鼻咽癌放疗后大出血的住院患者为研究对象,随机选取同等数量未出现大出血的患者为对照组,收集两组患者的病历指标数据,分别应用多种机器学习算法并选取最优算法构建模型。结果/结论基于支持向量机算法的模型召回率为0.94、F 1值为0.93、精确度为0.93,效果最好,可用于构建鼻咽癌放疗后大出血预测模型,为患者提供更精确的个体化预测,具有良好的临床应用前景。 展开更多
关键词 鼻咽癌 大出血 疾病预测模型 机器学习
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2型糖尿病并发动脉粥样硬化风险预测模型比较 被引量:1
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作者 王一凡 石超君 +6 位作者 马晓洁 冯文佳 安洪庆 高倩倩 井淇 蔡伟芹 马安宁 《医学信息学杂志》 CAS 2024年第7期74-80,共7页
目的/意义探究各种预测模型在2型糖尿病并发动脉粥样硬化风险预测中的应用及其准确率。方法/过程以国家人口健康科学数据中心“糖尿病并发症预警数据集”的生化数据表为基础,运用MATLAB软件,基于最近邻、决策树、反向传播神经网络、朴... 目的/意义探究各种预测模型在2型糖尿病并发动脉粥样硬化风险预测中的应用及其准确率。方法/过程以国家人口健康科学数据中心“糖尿病并发症预警数据集”的生化数据表为基础,运用MATLAB软件,基于最近邻、决策树、反向传播神经网络、朴素贝叶斯模型构建2型糖尿病并发动脉粥样硬化的风险预测模型,并进行比较分析。结果/结论从有效性看,朴素贝叶斯算法的预测准确率最高(61.6%);其次为决策树模型算法(58.2%)、最近邻算法(57.7%)、反向传播神经网络算法(55.9%);混淆矩阵结果与受试者操作特征曲线结果显示,朴素贝叶斯模型表现最好。4种算法构建的预测模型有效性、性能、稳定性等方面均是朴素贝叶斯模型最优。 展开更多
关键词 2型糖尿病并发症 动脉粥样硬化 疾病预测模型
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基于多标签分类的高血压合并症预测模型 被引量:6
8
作者 赵慧 容芷君 +2 位作者 许莹 但斌斌 乔瀚 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第18期7584-7590,共7页
合并症预测是典型的多标签分类问题,有效利用标签之间的相关性是提高多标签分类模型精度的关键。针对该问题提出了高血压患者常见合并症的预测模型AR-MLKNN(multi-label k-nearest neighbor based on association rules),首先从不同语... 合并症预测是典型的多标签分类问题,有效利用标签之间的相关性是提高多标签分类模型精度的关键。针对该问题提出了高血压患者常见合并症的预测模型AR-MLKNN(multi-label k-nearest neighbor based on association rules),首先从不同语义空间的临床概念中构建了患者特征表示,然后通过疾病标签关联信息量化合并症并发关系,并基于样本k邻域内标签的概率分布以后验概率的方式计算样本对每个疾病标签的隶属概率。利用合并症并发关系和疾病标签隶属概率映射形成合并症风险矩阵,基于合并症风险值,根据最小化分类损失的原则动态调整分类阈值以获取最优分类结果。实验结果表明该模型可以对高血压合并症进行较为准确的预测,F1-score达到82%,相较于常规的ML-KNN(multi-label k-nearest neighbor)模型提高了8%,在临床辅助决策领域具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 合并症 多标签分类 疾病相关性 疾病预测模型
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急性Stanford A型主动脉夹层术后急性肾损伤发生风险列线图预测模型的建立 被引量:2
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作者 杨小芳 路宁 +3 位作者 杨路希 崔芬芬 孟文勃 李元敏 《心脏杂志》 CAS 2022年第5期562-566,共5页
目的建立急性Stanford A型主动脉夹层(ATAAD)修复术后急性肾损伤(AKI)风险的疾病预测列线图模型。方法回顾性分析2017年1月~2021年1月就诊于兰州大学第一医院的194名ATAAD患者的23项临床资料。分为Non-AKI组和AKI组,利用LASSO回归和Logi... 目的建立急性Stanford A型主动脉夹层(ATAAD)修复术后急性肾损伤(AKI)风险的疾病预测列线图模型。方法回顾性分析2017年1月~2021年1月就诊于兰州大学第一医院的194名ATAAD患者的23项临床资料。分为Non-AKI组和AKI组,利用LASSO回归和Logistic回归进行筛选预测因素,使用R语言建立列线图预测模型,使用C指数、校准图、ROC曲线和决策曲线分析评估预测模型的识别、校准和临床有用性。结果Logistic回归分析示心衰、肝功能不全、肾功能不全、异常心电图、心包积液及肾动脉夹层是影响ATAAD术后AKI的独立危险因素(P<0.05)。预测模型使用R语言建立,并以列线图的形式呈现。C指数为0.779,通过内部验证C指数为0.748,AUC值为0.778,该模型显示出良好的预测能力。结论AKI列线图具有良好的预测能力,可用于ATAAD患者术后AKI的预测。 展开更多
关键词 主动脉夹层 急性肾损伤 疾病预测模型 列线图
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基于临床数据列线图模型预测重型颅脑损伤昏迷患者近期预后的临床价值和准确性 被引量:4
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作者 王小峰 王琪 +5 位作者 党俊涛 白西民 姚胜 杨锐 杜春亮 王峰 《临床误诊误治》 CAS 2022年第9期102-107,共6页
目的分析重型颅脑损伤所致昏迷患者近期预后的影响因素,构建基于上述影响因素的列线图模型,并分析其预测重型颅脑损伤所致昏迷患者近期预后的准确性和临床有效性。方法回顾性分析2018年1月1日—2021年1月1日收治的重型颅脑损伤所致昏迷... 目的分析重型颅脑损伤所致昏迷患者近期预后的影响因素,构建基于上述影响因素的列线图模型,并分析其预测重型颅脑损伤所致昏迷患者近期预后的准确性和临床有效性。方法回顾性分析2018年1月1日—2021年1月1日收治的重型颅脑损伤所致昏迷214例的临床资料。按照随访6个月后的格拉斯哥预后(GOS)评分分为预后不良组114例(GOS评分≤3分)和预后良好组100例(GOS评分≥4分)。应用多因素Logistic回归分析重型颅脑损伤所致昏迷患者预后的影响因素,利用R语言包构建列线图模型,并利用Bootstrap方法以及临床决策曲线验证该模型的准确性和临床决策的获益性。结果多因素Logistic分析显示,重型颅脑损伤所致昏迷患者近期预后不良的独立危险因素为入院时脑电双频指数(BIS)、格拉斯哥昏迷量表(GCS)评分及氧分压(PO_(2))较低、入院时瞳孔散大、年龄>60岁。受试者工作特征曲线验证列线图模型显示:基于BIS构建的列线图模型预测重型颅脑损伤所致昏迷患者近期预后的能力较强。采用Bootstrap方法验证列线图模型发现校准曲线与理想曲线贴合良好。临床决策曲线显示,列线图模型预测重型颅脑损伤所致昏迷患者的发生阈值为0.07~0.89时适用性最佳。结论入院时BIS、GCS评分和PO_(2)较低、瞳孔散大及年龄>60岁是重型颅脑损伤所致昏迷患者近期预后的危险因素,基于上述因素构建的列线图模型对于重型颅脑损伤所致昏迷患者近期预后预测准确,且临床应用价值较高。 展开更多
关键词 颅脑损伤 脑电双频指数 格拉斯哥昏迷量表 临床疾病预测模型 列线图 预后
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妊娠期糖尿病四种风险预测模型的外部验证及比较 被引量:1
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作者 刘彦彦 陆欢 《湖北医药学院学报》 CAS 2023年第1期57-62,共6页
目的:外部验证4种妊娠期糖尿病(GDM)患病风险预测模型在临床应用的可行性。方法:纳入本院产检并分娩的478例符合要求的孕妇为外部验证组,采用受试者工作特征曲线下面积(AUC)评价模型的区分度,采用Homser-Lemeshow拟合优度检验和Brier得... 目的:外部验证4种妊娠期糖尿病(GDM)患病风险预测模型在临床应用的可行性。方法:纳入本院产检并分娩的478例符合要求的孕妇为外部验证组,采用受试者工作特征曲线下面积(AUC)评价模型的区分度,采用Homser-Lemeshow拟合优度检验和Brier得分衡量模型的校准度,再使用决策曲线分析(DCA)比较4个模型的临床效用。结果:仅有模型2的AUC>0.75,且经Homser-Lemeshow拟合优度检验后P>0.05,4个模型的Brier得分分别为0.243、0.200、0.241和0.240,4个模型的DCA表明使用模型2得到的临床效益最大。结论:与其余3个模型相比,模型2提高了GDM风险预测模型的预测效能。 展开更多
关键词 妊娠期糖尿病 疾病预测模型 外部验证
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一种基于模糊聚类分析的疾病电脑预测诊断方法 被引量:1
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作者 吕晓燕 郭建军 李祥生 《电脑开发与应用》 2003年第12期40-41,共2页
介绍了一种基于模糊聚类分析的医学疾病预测诊断模型的设计思想与方法 ,并将其应用于临床疾病诊断 ,符合率达 91 .7% ,取得了较为理想的效果 。
关键词 疾病预测诊断模型 临床医学 电脑预测诊断方法 模糊聚类分析
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基于深度置信网络的2型糖尿病微血管并发症预测
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作者 李瑞瑶 许婧怡 +4 位作者 戴浩宇 孙慧文 鲍瀛 华履春 吴天星 《医学信息学杂志》 CAS 2024年第7期68-73,共6页
目的/意义基于真实世界数据构建预测模型,实现对2型糖尿病微血管病变的预测和早期筛查。方法/过程以南京鼓楼医院10年间真实世界数据为资料,将检验检查结果、病历文书等纳入考量,构建基于粒子群算法优化深度置信网络的2型糖尿病微血管... 目的/意义基于真实世界数据构建预测模型,实现对2型糖尿病微血管病变的预测和早期筛查。方法/过程以南京鼓楼医院10年间真实世界数据为资料,将检验检查结果、病历文书等纳入考量,构建基于粒子群算法优化深度置信网络的2型糖尿病微血管并发症预测模型。结果/结论该模型能够预测2型糖尿病微血管并发症,性能优于随机森林、支持向量机基准模型,为真实世界数据疾病预测模型研究提供借鉴。 展开更多
关键词 2型糖尿病 微血管并发症 疾病预测模型 临床数据处理 真实世界数据
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基于SIS模型的封闭系统中传染病传播问题分析 被引量:2
14
作者 王旭 尹若宇 +2 位作者 李成龙 陈嘉良 于庭任 《长江信息通信》 2021年第3期41-42,46,共3页
文章采用情境假设、分类逐步讨论、模型优化的理论或方法,通过构建相比于其他经典疾病预测模型诸如SI、SIR以及SEIR等更为准确、合理的SIS模型,并运用MATLAB软件进行求解,以预测在封闭系统内同一人可多次被感染的疾病,在初始患病者分别... 文章采用情境假设、分类逐步讨论、模型优化的理论或方法,通过构建相比于其他经典疾病预测模型诸如SI、SIR以及SEIR等更为准确、合理的SIS模型,并运用MATLAB软件进行求解,以预测在封闭系统内同一人可多次被感染的疾病,在初始患病者分别为工作人员和非工作人员的条件下,系统中患病人数的变化情况。根据患病人数变化趋势的预测结果,继续使用SIS模型,讨论在封闭系统中,当采取不同类型的防疫措施时,对抑制疫情传播产生的影响。最后结合研究结果以及实际情况给出合理化建议。 展开更多
关键词 SIS疾病预测模型 分类讨论法 假设法 MATLAB
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大型人群队列在疾病风险预测模型研究中的作用:以英国生物银行为例
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作者 朱晨旭 宋雨昕 +2 位作者 郝元涛 陈峰 魏永越 《中华流行病学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1433-1440,共8页
疾病风险预测模型是精准预防的基础,也是临床诊疗决策的重要参考依据。风险预测模型的开发需要大量高质量数据的支持,大型人群队列研究是其重要的基础。英国生物银行(UKB)作为大型人群队列和生物样本库,其丰富的基线和随访数据以及向全... 疾病风险预测模型是精准预防的基础,也是临床诊疗决策的重要参考依据。风险预测模型的开发需要大量高质量数据的支持,大型人群队列研究是其重要的基础。英国生物银行(UKB)作为大型人群队列和生物样本库,其丰富的基线和随访数据以及向全球共享的理念和机制,在疾病病因探索和疾病防控相关研究领域有重要的作用。本研究遵循PRISMA规范,纳入了210篇文献,其通讯作者来自18个国家,其中有58篇(27.62%)来自英国。提取针对癌症、心脑血管疾病、内分泌营养代谢疾病、呼吸系统疾病、其他疾病及其亚组人群的491个疾病风险预测模型,其中UKB开发-无验证132个、UKB开发-内部验证183个、UKB开发-外部验证17个、外部开发-UKB验证159个。仅采用宏观变量的模型共188个(38.29%),宏观与微观变量相结合的模型共303个(61.71%)。模型构建方法包括生存结局模型、logistic回归、机器学习,生存结局模型中以Cox比例风险回归模型为主,少量模型考虑了竞争风险、加速失效模型或不同的基线风险函数。机器学习模型采用了随机森林、极限梯度提升法、分类提升算法、支持向量机和卷积神经网络等方法。UKB为多种疾病风险预测模型研究提供了重要资源。 展开更多
关键词 大型人群队列 疾病风险预测模型 英国生物银行 数据共享
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基于机器学习的环境监测数据对循环系统疾病死亡影响及预测预警模型构建 被引量:2
16
作者 王琰 胥美美 +4 位作者 童俞嘉 苟欢 蔡荣 单治易 安新颖 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第10期79-92,共14页
【目的】利用机器学习对循环系统疾病死亡构建预测预警模型及评价,为疾病的预防提供参考。【方法】使用中国某地区2014-2018年循环系统疾病死亡数据进行分析,采用GAM、RF、XGBoost构建预测模型。分布滞后非线性模型计算累积滞后效应结... 【目的】利用机器学习对循环系统疾病死亡构建预测预警模型及评价,为疾病的预防提供参考。【方法】使用中国某地区2014-2018年循环系统疾病死亡数据进行分析,采用GAM、RF、XGBoost构建预测模型。分布滞后非线性模型计算累积滞后效应结果构建预警模型,进行模型评价。【结果】累积滞后效应发现持续低温高温、高日照时数、高环境污染物浓度会增加循环系统疾病死亡风险,累计7天的相对危险度分别为1.236、1.130、1.560、1.062、1.218、1.153、1.796。RF、XGBoost模型RMSE为4.979、5.341,性能较好。年龄、性别、气温、日照时数、SO_(2)、NO_(2)、CO、O_(3)、PM_(10)、PM_(2.5)浓度为筛选出的特征变量,将累积滞后效应筛选后的数据确定预警值的预警效果较好。XGBoost预测结果的灵敏度、特异度、曲线下面积分别为0.948、0.939、0.941。【局限】缺乏伴随疾病独立数据和疾病发展进程数据。【结论】该地区死亡数增加与高年龄、男性、温度、日照时数、污染物浓度的升高有关。利用XGBoost模型构建的预测预警模型性能好,可为相关部门疾病的预防和干预提供参考价值。 展开更多
关键词 循环系统疾病预测预警模型XGBoost DLNM 随机森林模型
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基于三轴加速度传感器的山羊行为特征分类与识别 被引量:8
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作者 郭东东 郝润芳 +3 位作者 吉增涛 杨信廷 周超 梁旭姣 《家畜生态学报》 北大核心 2014年第8期53-57,共5页
为分类并识别山羊的典型日常行为特征,以半封闭圈养的波尔山羊为研究对象,利用三轴加速度传感器对山羊的三轴加速度数据进行采集,利用K-means聚类算法对采集的数据集进行反复叠加训练得到较为稳定的聚类中心,同时利用全程的视频监控结... 为分类并识别山羊的典型日常行为特征,以半封闭圈养的波尔山羊为研究对象,利用三轴加速度传感器对山羊的三轴加速度数据进行采集,利用K-means聚类算法对采集的数据集进行反复叠加训练得到较为稳定的聚类中心,同时利用全程的视频监控结合动作发生的时间识别并验证山羊的4种典型日常行为。结果表明,将三轴加速度传感器部署在山羊羊角处基本无明显应激反应,并且此传感器可以连续不间断地记录山羊的行为特征参数,对山羊的躺卧、站立或慢走、采食、跨跳等典型日常行为识别的准确率达87.76%,为山羊福利及山羊疾病预测模型的建立奠定了基础。 展开更多
关键词 山羊 三轴加速度传感器 日常行为 K-MEANS聚类算法 疾病预测模型
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个体预后与诊断预测模型研究报告规范——TRIPOD声明解读 被引量:21
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作者 曹煜隆 单娇 +2 位作者 龚志忠 匡季秋 高燕 《中国循证医学杂志》 CSCD 北大核心 2020年第4期492-496,共5页
近年来,人们逐渐认识到临床大数据的潜在价值,疾病预测模型也开始成为临床研究的热点。不同种类疾病的预测模型在个体风险评估中发挥着越来越重要的作用。但由于一直没有针对疾病预测模型研究的报告规范,相关研究的报告结构和报告质量... 近年来,人们逐渐认识到临床大数据的潜在价值,疾病预测模型也开始成为临床研究的热点。不同种类疾病的预测模型在个体风险评估中发挥着越来越重要的作用。但由于一直没有针对疾病预测模型研究的报告规范,相关研究的报告结构和报告质量大多参差不齐。2015年BMJ发表了《Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis(TRIPOD):the TRIPOD statement》,即TRIPOD声明,对疾病诊断和预后的预测模型研究的报告做了统一的规范。本文就TRIPOD声明的重点内容进行解读,以期促进理解和使用该报告规范。 展开更多
关键词 疾病预测模型 TRIPOD声明 报告规范
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Colorectal cancer in patients with inflammatory bowel disease:Can we predict risk? 被引量:2
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作者 Vibeke Andersen Jonas Halfvarson Ulla Vogel 《World Journal of Gastroenterology》 SCIE CAS CSCD 2012年第31期4091-4094,共4页
The inflammatory bowel diseases(IBD),Crohn's disease(CD) and ulcerative colitis(UC),may be complicated by colorectal cancer(CRC).In a recent populationbased cohort study of 47 347 Danish patients with IBD by Tine ... The inflammatory bowel diseases(IBD),Crohn's disease(CD) and ulcerative colitis(UC),may be complicated by colorectal cancer(CRC).In a recent populationbased cohort study of 47 347 Danish patients with IBD by Tine Jess and colleagues 268 patients with UC and 70 patients with CD developed CRC during 30 years of observation.The overall risk of CRC among patients with UC and CD was comparable with that of the general population.However,patients diagnosed with UC during childhood or as adolescents,patients with long duration of disease and those with concomitant primary sclerosing cholangitis were at increased risk.In this commentary,we discuss the mechanisms underlying carcinogenesis in IBD and current investigations of genetic susceptibility in IBD patients.Further advances will depend on the cooperative work by epidemiologist and molecular geneticists in order to identify genetic polymorphisms involved in IBD-associated CRC.The ultimate goal is to incorporate genotypes and clinical parameters into a predictive model that will refine the prediction of risk for CRC in colonic IBD.The challenge will be to translate these new findings into clinical practice and to determine appropriate preventive strategies in order to avoid CRC in IBD patients.The achieved knowledge may also be relevant for other inflammation-associated cancers. 展开更多
关键词 Inflammatory bowel disease Crohn's dis-ease Ulcerative colitis Colorectal cancer Inflamma-tion-associated cancer GENETICS Preventive strategies
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Establishing a predictive model for aspirin resistance in elderly Chinese patients with chronic cardiovascular disease 被引量:7
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作者 Jian CAO Wei-Jun HAO +6 位作者 Ling-Gen GAO Tian-Meng CHEN Lin LIU Yu-Fa SUN Guo-Liang HU Yi-Xin HU Li FAN 《Journal of Geriatric Cardiology》 SCIE CAS CSCD 2016年第5期458-464,共7页
Background Resistance to anti-platelet therapy is detrimental to patients. Our aim was to establish a predictive model for aspirin resistance to identify high-risk patients and to propose appropriate intervention. Met... Background Resistance to anti-platelet therapy is detrimental to patients. Our aim was to establish a predictive model for aspirin resistance to identify high-risk patients and to propose appropriate intervention. Methods Elderly patients (n = 1130) with stable chronic coronary heart disease who were taking aspirin (75 mg) for 〉 2 months were included. Details of their basic characteristics, laboratory test results, and medications were collected. Logistic regression analysis was performed to establish a predictive model for aspirin resistance. Risk score was finally established according to coefficient B and type of variables in logistic regression. The Hosmer-Lemeshow (HL) test and receiver operating characteristic curves were performed to respectively test the calibration and discrimination of the model. Results Seven risk factors were included in our risk score. They were serum creatinine (〉 110 μmol/L, score of 1); fasting blood glucose (〉 7.0 mmol/L, score of 1); hyperlipidemia (score of 1); number of coronary arteries (2 branches, score of 2; 〉 3 branches, score of 4); body mass index (20-25 kg/m2, score of 2; 〉 25 kg/m2, score of 4); percutaneous coronary intervention (score of 2); and smoking (score of 3). The HL test showed P ≥ 0.05 and area under the receiver operating characteristic curve ≥ 0.70. Conclusions We explored and quantified the risk factors for aspirin resistance. Our predictive model showed good calibration and discriminative power and therefore a good foundation for the further study of patients undergoing anti-platelet therapy. 展开更多
关键词 Aspirin resistance Cardiovascular disease Predictive model Risk score
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