【摘 要】
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目的：研究血液系统疾病患者血小板输注效能的影响因素及在机器学习下建立预测模型，切实地解决血小板输注临床实际需求的问题，为临床医生输注血小板治疗提供理论指导,避免血小板过度治疗及浪费从而使临床治疗、血小板库存管理及经济效益得到优化。 方法：以2015年1月—2019年12月东南大学附属中大医院血液科接受血小板输注的住院患者为研究对象，统计其一般资料、输血资料、检验资料和临床资料作为输入值，血小板计
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目的：研究血液系统疾病患者血小板输注效能的影响因素及在机器学习下建立预测模型，切实地解决血小板输注临床实际需求的问题，为临床医生输注血小板治疗提供理论指导,避免血小板过度治疗及浪费从而使临床治疗、血小板库存管理及经济效益得到优化。
方法：以2015年1月—2019年12月东南大学附属中大医院血液科接受血小板输注的住院患者为研究对象，统计其一般资料、输血资料、检验资料和临床资料作为输入值，血小板计数增高指数（CCI）为输出值，运用机器学习中多层全连接层神经网络模型的框架建立血小板输注效能预测模型。
结果：该研究共纳入170例血液系统疾病患者，总计2068次血小板输注记录，选择了除血小板相关抗体和血小板储存时间外的可能影响血小板输注功效的27个因素（包括患者相关因素和输血产品相关特征）进行模型训练和检验。结果显示该血小板输注效能预测模型具有较优的精度，预测性能良好。
结论：本研究实时整合大数据分析下的经验成功建立了预测模型，对需要输注血小板的患者实现已知信息基础上的个性化指导，具有较高的理论意义及实用价值。
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