【摘 要】
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早产是新生儿死亡及病残的首要原因, 且影响新生儿的远期健康. 然而早产的准确预测一直是医学上的一个难题. 目前医学上早产的早期筛查多基于特殊检查, 但因成本核算等问题难以大规模临床应用, 而电子病历的普及和人工智能技术的发展, 为产科疾病的早期风险评估提供支持. 本文利用产科电子病历的诊疗信息, 构建GRU和GBDT的混合模型预测早产. 混合模型利用GRU在孕妇多次产检信息中探究早产发生的概率, 并将结果融入孕前和28周前末次产检数据, 最后利用GBDT对孕妇进行更加精确的早产风险预测. 实验结果表明,
【机 构】
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杭州师范大学 信息科学与技术学院, 杭州 311121;移动健康管理教育部工程研究中心, 杭州 311121;移动健康管理教育部工程研究中心, 杭州 311121;杭州师范大学 医学院, 杭州 311
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早产是新生儿死亡及病残的首要原因, 且影响新生儿的远期健康. 然而早产的准确预测一直是医学上的一个难题. 目前医学上早产的早期筛查多基于特殊检查, 但因成本核算等问题难以大规模临床应用, 而电子病历的普及和人工智能技术的发展, 为产科疾病的早期风险评估提供支持. 本文利用产科电子病历的诊疗信息, 构建GRU和GBDT的混合模型预测早产. 混合模型利用GRU在孕妇多次产检信息中探究早产发生的概率, 并将结果融入孕前和28周前末次产检数据, 最后利用GBDT对孕妇进行更加精确的早产风险预测. 实验结果表明, 基于GRU和GBDT的早产预测模型在AUC和ROC等评估指标上优于其他单一模型, 本研究方法可有效帮助产科医护人员在妊娠早中期判断孕妇是否有早产风险.
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