【摘 要】
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目的利用随机森林算法构建孤独症谱系障碍(autism spectrum disorder,ASD)儿童快速辅助诊断模型,有助于ASD儿童的早期发现、早期诊断,减轻临床诊断及评估压力。方法采用机器学习中随机森林算法,应用社交反应量表(SRS)及文兰适应行为量表(VABS)对黑龙江省346名ASD儿童和90名健康儿童进行评估,并基于量表数据以及儿童基础信息构建预测模型,运用ROC曲线及准确率等指标评价模型拟合效果。结果得到的随机森林预测模型中,13个特征因素模型以及7个特征因素的预测模型准确率均达到0.9以上
【机 构】
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哈尔滨医科大学公共卫生学院儿少卫生与妇幼保健学教研室,黑龙江省疾病预防控制中心
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目的利用随机森林算法构建孤独症谱系障碍(autism spectrum disorder,ASD)儿童快速辅助诊断模型,有助于ASD儿童的早期发现、早期诊断,减轻临床诊断及评估压力。方法采用机器学习中随机森林算法,应用社交反应量表(SRS)及文兰适应行为量表(VABS)对黑龙江省346名ASD儿童和90名健康儿童进行评估,并基于量表数据以及儿童基础信息构建预测模型,运用ROC曲线及准确率等指标评价模型拟合效果。结果得到的随机森林预测模型中,13个特征因素模型以及7个特征因素的预测模型准确率均达到0.9以上
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