【摘 要】
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随着电子病历使用的增加,医疗数据的智能化诊断具有极大的潜力。借助于人工智能技术,可避免由决策者经验不足、压力等导致的误诊,提高医院治疗质量和患者的生存率。妊娠高血压是一种常见的妊娠并发症,发生在妊娠后期,其症状包括高血压和蛋白尿。妊娠高血压的发生率在世界各地大约为2.5%～8%,可对母婴健康造成严重危害,包括胎儿死亡、早产、出生缺陷等。因此,对妊娠高血压的有效诊断和治疗显得尤为重要。本文以数据驱动
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随着电子病历使用的增加,医疗数据的智能化诊断具有极大的潜力。借助于人工智能技术,可避免由决策者经验不足、压力等导致的误诊,提高医院治疗质量和患者的生存率。妊娠高血压是一种常见的妊娠并发症,发生在妊娠后期,其症状包括高血压和蛋白尿。妊娠高血压的发生率在世界各地大约为2.5%～8%,可对母婴健康造成严重危害,包括胎儿死亡、早产、出生缺陷等。因此,对妊娠高血压的有效诊断和治疗显得尤为重要。本文以数据驱动的智能化医疗决策作为研究背景,以非平衡的医学数据作为输入,通过建立非平衡医学数据的分类模型实现对妊娠高血压疾病的智能诊断和决策支持。主要研究如下:第一,针对分类不平衡的医疗临床数据,本文采用了SMOTE+Tomek links混合采样算法在SMOTE过采样的基础上利用Tomek links对产生的噪声数据进行了删除,相较于其他采样算法提升了模型的分类能力。第二,针对现有的许多医疗评估模型往往只关注于获取高的预测分类精度而忽略对临床患者自身身体机能特征预先防范的重要性。基于此,本文提出一种改进的F-Score特征选择的算法。该算法通过对医疗数据中所有阳性样本和阴性样本平均值和少数类样本特征方差的计算,得到了每个特征变量的F-Score值,值越大说明特征的辨别能力越强。改进的F-Score特征选择的算法不但筛选出对于少数类分类更好的临床患者特征,保护了医疗数据的真实性的基础上给出了特征重要性的排序,提升了模型分类能力。实验证明,多个模型结合所提出的智能特征选取算法后,预测性能都有一定的提升。其中Bagging的AUC从0.640提升至0.754,Ada Boost从0.634提升至0.695。第三,针对单一模型的泛化性和预测性能不高的问题,本文提出一种两层Stacking集成模型,该模型第一层使用了10种不同的基分类器,包括SVM、XGBoost、Random Forest等,再将第一层10个模型的预测输出经过10折交叉验证后作为输入传递给第二层的LR模型并获得最终的预测结果。此外,针对Stacking中基分类器较多的情况下,性能较差的分类器会影响到全局的预测性能,本文提出一种基于遗传算法的集成策略对Stacking第一层的多个基分类器的基础上进行多点交叉、变异后用AUC作为适应度函数不断迭代选择,优胜劣汰,最终得到了最优的模型组合,解决了手动筛选分类器效率低下,不好的分类器会影响到全局分类能力的问题。实验结果表明所提出的基于遗传算法的Stacking模型的召回率、F-measure、AUC分别为0.752、0.716、0.818,优于其他多种分类模型的性能。本文所提出的模型为大型集成策略奠定了一定的基础,对我国的智能化医疗诊断做出了一定的贡献。
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