【摘 要】
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针对当前重症患者预后相关因素的研究主要集中于线性回归分析，构建了一基于贝叶斯网络的老年重症患者预后评估系统。提出了一种基于最小描述长度与K2算法的贝叶斯方法，以获得较
【机 构】
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广东工业大学计算机学院,中油管道物资装备总公司,美国BatteriesPlus公司,广州军区广州总医院
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针对当前重症患者预后相关因素的研究主要集中于线性回归分析，构建了一基于贝叶斯网络的老年重症患者预后评估系统。提出了一种基于最小描述长度与K2算法的贝叶斯方法，以获得较优的网络结构；并利用最大似然估计进行参数学习。四折交叉抽样的实验结果表明，所构建系统的预测精度比传统的BP神经网络和基于K2的贝叶斯网络学习分别提高了6．87％和27．20％．这将为医生预测高龄患者在ICU治疗中的受益程度提供临床决策支持。
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