【摘 要】
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目的:探索机器学习模型在2型糖尿病患者中预测并发颈动脉斑块的应用价值。方法:使用上海交通大学附属第六人民医院内分泌代谢科(2006—2012年)的住院2型糖尿病实际临床数据集
【机 构】
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上海交通大学附属第六人民医院计算机中心,上海健康医学院附属第六人民医院东院计算机中心,上海交通大学附属第六人民医院内分泌代谢科
【基金项目】
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上海经济和信息化委员会信息化发展专项基金资助(201701014);上海健康医学院师资人才百人库项目(2017039)
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目的:探索机器学习模型在2型糖尿病患者中预测并发颈动脉斑块的应用价值。方法:使用上海交通大学附属第六人民医院内分泌代谢科(2006—2012年)的住院2型糖尿病实际临床数据集,共8499例患者,约60%为训练集,剩余40%为验证集。采用集成学习算法即随机森林法建立模型分析并验证数十个指标的重要性。挖掘多个检验指标(特征)对颈动脉斑块的影响,并根据这些特征预测颈动脉斑块的有无,为进一步的临床干预或不干预提供依据。为提高颈动脉斑块的预测准确性和效率,剔除一些影响轻微的特征,并根据特征是否易于获取以及重要性逐步
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