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收集2012年1月至2018年1月嘉兴市第一医院收治的诊断为肝硬化门静脉高压症食管-胃底静脉曲张破裂出血、手术后恢复良好且2年内未再复发的136例患者资料,运用机器学习随机森林算法建立肝硬化门静脉高压症食管-胃底静脉曲张破裂出血治疗方式预测模型。结果显示白细胞计数、血肌酐、凝血酶时间、血小板计数、活化部分凝血活酶时间和年龄是治疗方式的影响因素,且机器学习建立的预测模型精确度高。该模型为患者治疗方式的选择提供了科学依据,并且对大数据人工智能融入临床工作有一定启示。

作者:王超;沈飞;乐月琴;陈一鹏;韩丰;王霄腾;吴一鸣

来源:中华消化杂志 2021 年 41卷 12期

知识库介绍

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作者:
王超;沈飞;乐月琴;陈一鹏;韩丰;王霄腾;吴一鸣
来源:
中华消化杂志 2021 年 41卷 12期
标签:
肝硬化 食管-胃底静脉曲张出血 机器学习 随机森林 预测模型
收集2012年1月至2018年1月嘉兴市第一医院收治的诊断为肝硬化门静脉高压症食管-胃底静脉曲张破裂出血、手术后恢复良好且2年内未再复发的136例患者资料,运用机器学习随机森林算法建立肝硬化门静脉高压症食管-胃底静脉曲张破裂出血治疗方式预测模型。结果显示白细胞计数、血肌酐、凝血酶时间、血小板计数、活化部分凝血活酶时间和年龄是治疗方式的影响因素,且机器学习建立的预测模型精确度高。该模型为患者治疗方式的选择提供了科学依据,并且对大数据人工智能融入临床工作有一定启示。