【摘 要】
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目的建立基于机器学习的脑出血相关肺炎预测模型。方法选择中国国家卒中登记Ⅱ(China National Stoke RegistryⅡ,CNSRⅡ)数据库中发病7 d内的急性脑出血住院患者为研究对象,
【机 构】
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首都医科大学附属北京天坛医院神经病学中心,国家神经系统疾病医疗质量控制中心,中国医学科学院/北京协和医学院医学信息研究所
【基金项目】
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科技部“十三五”重点研发计划（2017YFC1310901,2016YFC0901002,2017YFC1307905,2015BAI12B00）;中国医学科学院脑血管病人工智能研究创新单元（2019RU018）;北京市科学技术委员会基于人工智能的脑血管病临床诊疗决策研究（Z201100005620010）;北京市百千万人才项目（2018A13）;北京市青年拔尖人才项目（20180000212
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目的建立基于机器学习的脑出血相关肺炎预测模型。方法选择中国国家卒中登记Ⅱ(China National Stoke RegistryⅡ,CNSRⅡ)数据库中发病7 d内的急性脑出血住院患者为研究对象,登记时间为2012年5月-2013年1月,研究覆盖我国219家医院。研究对象按照8∶2比例随机分为训练集和测试集。采用多因素Logistic回归分析,筛选出候选预测因子。应用基于机器学习的Logistic回归、CatBoost、XGBoost和LightGBM算法构建诊断预测模型,比较4种方法构建的模型对脑出
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