【摘 要】
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[目的]完善脑卒中关键风险因素的识别,提高脑卒中风险预测的精度,为脑卒中的科学诊断、治疗和干预提供更多依据.[方法]采集某三甲医院住院部近6 000条数据,经过数据处理和逻
【机 构】
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广东工业大学管理学院 广州510520;广州医科大学第一附属医院 广州510120;
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[目的]完善脑卒中关键风险因素的识别,提高脑卒中风险预测的精度,为脑卒中的科学诊断、治疗和干预提供更多依据.[方法]采集某三甲医院住院部近6 000条数据,经过数据处理和逻辑回归建模拟合,筛选出12个重要风险因素并构建脑卒中风险预测多层感知机神经网络模型;利用Python语言构建模型并进行效果检验.[结果]识别出总胆固醇、低密度脂蛋白等是影响脑卒中发病的6个最重要风险因素,当调节隐层神经元个数为7时风险预测模型的预测准确率为97.10％.[局限]有待纳入更多的风险因素和选用多种机器学习模型进行对比分析.[结论]本文方法可快速、有效地从数据中挖掘出影响脑卒中发病的关键风险因素,并预测其发病风险,具有较高的应用价值.
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