【摘 要】
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目的 基于多标签机器学习算法策略,构建符合中医特色的糖尿病肾病“同病异证”风险评估模型并比较其效能,为辅助中医药防治糖尿病肾病提供更高效的方法.方法 利用8795条糖尿病肾病诊疗数据,基于复杂网络社区发现算法进行特征选择,分别在“转化问题”与“算法适应”2种算法策略下,使用支持向量机(SVM)、自组织增强(AdaBoost)、多标签条件随机场(ML-RBF)、多标签最近邻(ML-KNN)等算法构建多标签学习模型,并使用5种评价指标对模型效能进行比较.结果 最终构建了具有8795条样本,113个指标、15个
【机 构】
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中国中医科学院中医基础理论研究所,北京100700;中国科学院信息工程研究所,北京100195;北京中医药大学中医学院中医药系统复杂性研究中心,北京100029
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目的 基于多标签机器学习算法策略,构建符合中医特色的糖尿病肾病“同病异证”风险评估模型并比较其效能,为辅助中医药防治糖尿病肾病提供更高效的方法.方法 利用8795条糖尿病肾病诊疗数据,基于复杂网络社区发现算法进行特征选择,分别在“转化问题”与“算法适应”2种算法策略下,使用支持向量机(SVM)、自组织增强(AdaBoost)、多标签条件随机场(ML-RBF)、多标签最近邻(ML-KNN)等算法构建多标签学习模型,并使用5种评价指标对模型效能进行比较.结果 最终构建了具有8795条样本,113个指标、15个证型标签的糖尿病肾病多标签数据集.模型评价方面,ML-KNN在海明损失(Hamming Loss)、排序损失(ranking Loss)、覆盖度(Coverage)指标上性能最好;SVM在1-错误率(one-error)指标上出现3次最小值,但仍以KNN的one-error指标平均值最佳;4种模型的平均精度(average precision)均在90％以上,以ML-KNN及ML-RBF性能相对最佳.上述4种模型在糖尿病肾病“同病异证”的多证型风险评估方面均具有较好的诊断效能,综合来看ML-KNN性能相对最优.结论 多标签机器学习算法能够用于中医多证型等复杂情况的风险评估,为辅助中医药防治糖尿病肾病提供参考,也为多标签机器学习在全科医学临床多病种诊疗的应用提供方法学借鉴.
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人体器官移植技术是20世纪生命医学科学的重大进展,挽救了众多器官功能衰竭患者的生命,具有划时代的意义.随着原国家卫生部2010年启动公民逝世后器官捐献(Chinese Organ Donation after Citizen\'s Death,CODCD)试点工作,2013年在全国范围内推广开展,原国家卫生计生委于2013年 8月出台了《人体捐献器官获取与分配管理规定(试行)》(以下简称《规定(试行)》),要求公民逝世后捐献器官的获取和分配由人体器官获取组织(organ procurement org
儿童肝移植(pediatric liver transplantation,PLT) 被认为是治疗各种儿童终末期肝脏疾病的有效方式[1-2].PLT的手术方法多采用减体积肝移植、劈离式肝移植和活体供肝移植 (living donor liver transplantation LDLT)[3-4].其临床常见的适应证主要集中于先天性胆道闭锁(biliary atresia,BA)、遗传代谢病(inherited metabolic diseases,IMDs)以及其他疾病导致的肝衰竭等[5-6].
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