【摘 要】
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目的:采用基于机器学习的分类判断算法,建立慢性阻塞性肺疾病(以下简称"慢阻肺")分期模型,提高慢阻肺诊断和分期的准确度。方法:选择确诊慢阻肺住院患者2 504例,以国际GOLD分
【机 构】
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新疆医科大学,新疆医科大学第一附属医院,中山大学中山医学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61876194,11661007);国家重点研发计划项目(编号:2018YFC0116902,2018YFC0116904,2016YFC0901602);NSFC-广东大数据科学中心联合基金项目(编号:U1611261);广州市科技计划项目(编号:201604020016);惠州市科技计划项目(编号:2015B040010006)~~
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目的:采用基于机器学习的分类判断算法,建立慢性阻塞性肺疾病(以下简称"慢阻肺")分期模型,提高慢阻肺诊断和分期的准确度。方法:选择确诊慢阻肺住院患者2 504例,以国际GOLD分期为依据,收集与慢阻肺分期密切相关的临床特征参数指标,对参数进行筛选,参照医院的临床确诊结果,采用机器学习方法(k-最近相邻法、SVM)训练并测试慢阻肺的分期模型。结果与结论:数据为不平衡数据,虽采用分层比例抽样,但针对此类数据SVM的准确率更高为85.26%。说明机器学习提供的模型能为慢阻肺分期提供较准确的分
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