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安徽医科大学学报2025年第03期:基于机器学习的肺结核肺炎患者判别分析研究

来源:期刊VIP网 时间:


作者:常敏丽;由淑萍;陈晓蝶;陈志斐;郑彦玲;

单位:新疆医科大学公共卫生学院;新疆医科大学护理学院;新疆医科大学医学工程技术学院;

摘要:目的 探讨机器学习方法在肺结核患者判别中的可行性。方法 从某三甲医院获取860例患者的15个观测指标数据。通过深入挖掘分析数据,采用支持向量机、随机森林及神经网络方法对患者所患疾病做判别分析。结果 基于支持向量机、随机森林和神经网络建立的肺结核可疑患者判别模型准确率分别为90%、91%和88%。结论 3种机器学习方法均可用于肺结核可疑患者的判别分析。相比较而言,随机森林在肺结核患者与肺炎患者的判别上表现更优。

关键词:肺结核;肺炎;支持向量机;随机森林;神经网络

基金资助:国家自然科学基金项目(编号:72064036、72174175)~~