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目的 研究一种适合于健康管理系统及基层社区预防保健中使用的无创型发病危险评估模型的建立方法.方法 通过无创地检测人体的系统表型属性,并通过有示教的机器学习优化算法选用基于流行病学的前瞻性发病危险评估模型为示教标准开发出研制成本较低,且易于推广应用的无创型评估模型的通用建立方法;并以有创型国人缺血性心血管病发病危险评估模型作为示教标准对照,研制出相应的无创采样24点人体经络穴位皮肤表面电阻值的评估模型作为例证.结果 例证采用4606个实际体检临床案例构建模型,在合理的综合评价指标下,无创型模型与标准源模型的平均外推符合率始终保持在90

作者:赵红

来源:中华健康管理学杂志 2009 年 3卷 3期

知识库介绍

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作者:
赵红
来源:
中华健康管理学杂志 2009 年 3卷 3期
标签:
无创型风险评估 心血管疾病 模型,机器学习 前瞻性研究 Non-invasive risk assessment Cardiovascular diseases Model,machine learning Prospective studies
目的 研究一种适合于健康管理系统及基层社区预防保健中使用的无创型发病危险评估模型的建立方法.方法 通过无创地检测人体的系统表型属性,并通过有示教的机器学习优化算法选用基于流行病学的前瞻性发病危险评估模型为示教标准开发出研制成本较低,且易于推广应用的无创型评估模型的通用建立方法;并以有创型国人缺血性心血管病发病危险评估模型作为示教标准对照,研制出相应的无创采样24点人体经络穴位皮肤表面电阻值的评估模型作为例证.结果 例证采用4606个实际体检临床案例构建模型,在合理的综合评价指标下,无创型模型与标准源模型的平均外推符合率始终保持在90