【摘 要】
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目的 为更加充分地利用弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的电子病历数据，挖掘其内部的区别与联系，以提高疾病预后模型性能，为进一步的临床治疗提供参考。方法 现使用多视图多核的机器学习方法对疾病预后进行建模。对电子病历中患者的病理信息、影像资料以及诊断治疗记录这三个方面分别进行数据收集与整理，将收集到的三类特征经预处理与重采样，用核函数分别映射至三个核空间，最终运用多视图多核学习得到合成核进行预后分类。将目标模
【机 构】
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山西医科大学公共卫生学院卫生统计教研室
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金（81502897）;国家自然科学基金（81973154）； 山西医科大学博士启动基金（BS2017029）； 山西省基础研究计划面上项目（202103021224245）；
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目的 为更加充分地利用弥漫性大B细胞淋巴瘤患者的电子病历数据，挖掘其内部的区别与联系，以提高疾病预后模型性能，为进一步的临床治疗提供参考。方法 现使用多视图多核的机器学习方法对疾病预后进行建模。对电子病历中患者的病理信息、影像资料以及诊断治疗记录这三个方面分别进行数据收集与整理，将收集到的三类特征经预处理与重采样，用核函数分别映射至三个核空间，最终运用多视图多核学习得到合成核进行预后分类。将目标模型的分类结果与逻辑回归，决策树等经典模型进行对比。结果 通过十折交叉验证，目标模型性能（accuracy=0.977,AUC=0.970,precision=0.981）均高于常见模型，且多视图多核学习的模型性能优于混淆特征的多核或单核学习。结论 通过多视图多核学习的建模方法，更能够挖掘出电子病历数据中的有效信息，模型性能优越，可为临床工作者进一步的诊断与治疗方案选择提供一定参考。
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