分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2017-10-11 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要: 【目的】为构建疾病预测模型, 以重度急性胰腺炎早期预警为例, 提出一种基于支持向量机的疾病预测模型构建方法。【方法】基于支持向量机LIBSVM3.11, 采用优化后的径向基核函数产生的分类器, 同时结合统计学单因素及多因素Logistic 回归分析方法, 进行特征变量选取, 提出一种简单易行的重度急性胰腺炎早期预警模型。【结果】所构建重度急性胰腺炎预警模型准确率达70.37%。最终纳入模型变量包括白细胞计数、血清钙离子、血清脂肪酶、收缩压、舒张压及胸腔积液。【局限】样本量有限, 主要采用支持向量机构建疾病预测模型, 未来可建立系统, 突出临床应用价值。【结论】支持向量机可构建疾病预测的最优模型, 进一步建立系统, 辅助临床决策。