【摘 要】
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随着信息技术的发展和计算速度的提升,人工智能等热点技术不断取得突破和进展。同时医疗产业信息化产生了大量的医疗数据,使得人工智能技术与医疗健康的结合成为当下的研究热点。糖尿病作为威胁人类健康的九大疾病之一,有效地评估患者的再入院风险,可以辅助医生进行更好的决策,提高医院的医疗质量。同时还能节约医疗资源,降低医疗开销,有一定的现实意义。本文尝试利用机器学习技术,基于结构化医疗数据进行疾病预测,判断糖尿
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随着信息技术的发展和计算速度的提升,人工智能等热点技术不断取得突破和进展。同时医疗产业信息化产生了大量的医疗数据,使得人工智能技术与医疗健康的结合成为当下的研究热点。糖尿病作为威胁人类健康的九大疾病之一,有效地评估患者的再入院风险,可以辅助医生进行更好的决策,提高医院的医疗质量。同时还能节约医疗资源,降低医疗开销,有一定的现实意义。本文尝试利用机器学习技术,基于结构化医疗数据进行疾病预测,判断糖尿病患者出院后一个月内是否会再次入院。主要研究工作如下:（1）调研了基于机器学习进行疾病预测的主流研究方法,介绍了常用机器学习方法的原理与优缺点,常用的数据预处理方法,评价指标等。（2）分析了利用机器学习对结构化医疗数据进行疾病预测存在的两个难点,并针对这两个难点提出了相应的解决方案。针对结构化医疗数据中容易存在高维离散特征,传统机器学习模型难以学习的问题,提出了一种利用Word2Vec进行离散特征编码的方法。针对依靠研究人员手动设计特征成本高的问题,提出了一种基于统计信息的离散特征自动交叉方法。（3）针对上述两种特征编码方案,提出了一种基于特征嵌入的梯度提升树模型（Feature Embedding Gradient Boost Decision Tree,FE-GBDT）。（4）在公开的糖尿病数据集上,采用多种不同的机器学习方法对糖尿病患者的再入院进行预测,并对各个模型的实验结果进行对比分析。实验结果表明无论是在测试集还是五折交叉验证,FE-GBDT在各个评价指标的评估中均取得了最好的结果,验证了FE-GBDT的有效性。（5）对多种不同机器学习算法的结果进行模型融合,进一步提升了模型的精度。
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