【摘 要】
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目的:非酒精性脂肪性肝病(Nonalcoholic fatty liver disease,NAFLD)增加了心血管疾病死亡的风险,并可导致肝细胞癌。研究拟通过挖掘多个常规指标(特征)对NAFLD的影响,预测2
【机 构】
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上海交通大学附属第六人民医院,上海健康医学院附属第六人民医院东院,上海建桥学院职业技术学院护理系
【基金项目】
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上海市信息化发展(大数据发展)专项资金一基于临床医疗大数据的临床智能决策深度应用(编号:201602023).
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目的:非酒精性脂肪性肝病(Nonalcoholic fatty liver disease,NAFLD)增加了心血管疾病死亡的风险,并可导致肝细胞癌。研究拟通过挖掘多个常规指标(特征)对NAFLD的影响,预测2型糖尿病患者罹患NAFLD的概率。方法:从上海市第六人民医院临床信息系统采集共26个维度的数据,数据挖掘方法采用集成学习算法中的随机森林法。同时,基于医生的经验知识,逐步缩小特征数量至9个维度。结果:在不同维度的模型中,最小预测精度为81.5%,而最大精度为83.6%,均优于其他类似模型。当有9个特
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