【摘 要】
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为预测ICU患者重症监护时长并研究血糖变异对时长的影响,分别构建K最近邻、决策树、支持向量机以及随机森林4种模型,使用重症患者的血糖变异情况和基本病例信息构成实验数据
【机 构】
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上海理工大学上海介入医疗器械工程技术研究中心,复旦大学附属中山医院重症医学科
【基金项目】
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上海工程技术研究中心资助项目(18DZ2250900)
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为预测ICU患者重症监护时长并研究血糖变异对时长的影响,分别构建K最近邻、决策树、支持向量机以及随机森林4种模型,使用重症患者的血糖变异情况和基本病例信息构成实验数据集进行训练,预测患者能否在72h内转出ICU病房。训练后的4种模型在判断患者重症监护时长的准确率分别为63.94%、78.77%、81.07%和84.14%。实验结果表明,血糖变异情况对患者重症监护时长有重要影响,且随机森林模型相比其它机器学习算法能较好地预测ICU患者的重症监护时长,能帮助医生合理安排治疗计划,在提高医疗资源利用效率上具有参
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