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基于随机森林法的2型糖尿病合并非酒精性脂肪肝预测模型 被引量：7
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作者 陈霆 蒋伏松 +1 位作者 朱兴敏 郑西川 《中国数字医学》 2018年第11期61-63,118,共4页
目的:非酒精性脂肪性肝病(Nonalcoholic fatty liver disease,NAFLD)增加了心血管疾病死亡的风险,并可导致肝细胞癌。研究拟通过挖掘多个常规指标(特征)对NAFLD的影响,预测2型糖尿病患者罹患NAFLD的概率。方法:从上海市第六人民医院临... 目的:非酒精性脂肪性肝病(Nonalcoholic fatty liver disease,NAFLD)增加了心血管疾病死亡的风险,并可导致肝细胞癌。研究拟通过挖掘多个常规指标(特征)对NAFLD的影响,预测2型糖尿病患者罹患NAFLD的概率。方法:从上海市第六人民医院临床信息系统采集共26个维度的数据,数据挖掘方法采用集成学习算法中的随机森林法。同时,基于医生的经验知识,逐步缩小特征数量至9个维度。结果:在不同维度的模型中,最小预测精度为81.5%,而最大精度为83.6%,均优于其他类似模型。当有9个特征时,预测精度为83.2%。结论:随机森林法在2型糖尿病中预测并存NAFLD具有实际应用价值,甘油三酯、低密度脂蛋白、空腹胰岛素是最重要的预测指标。 展开更多
关键词 随机森林法 2型糖尿病 非酒精性脂肪肝 预测
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