【摘 要】
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目的探讨两种不同机器学习算法在妊娠期糖尿病(gestational diabetes mellitus,GDM)风险预测中的应用。方法选取2019年7月—2020年8月在广州市妇女儿童医疗中心及广东省计划
【机 构】
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广东省计划生育科学技术研究所国家卫生健康委员会男性生殖与遗传重点实验室,海南大学管理学院
【基金项目】
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广东省医学科学技术研究基金(B2019195)。
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目的探讨两种不同机器学习算法在妊娠期糖尿病(gestational diabetes mellitus,GDM)风险预测中的应用。方法选取2019年7月—2020年8月在广州市妇女儿童医疗中心及广东省计划生育专科医院进行产前检查的孕早期妇女520例,其中妊娠期糖尿病孕妇200例,随机抽取同期正常孕妇320例,收集孕妇的一般资料和孕早期(8~12周)的生化指标、血常规和凝血功能等检测资料。利用这些分析变量建立支持向量机(SVM)和Logistic回归(LR)预测模型。根据模型预测能力和模型实用性,如准确率、
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