基于人工智能算法预测的脑胶质瘤病人术后融入家庭赋权管理效果研究

褚玲毅; 雷奕

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基于人工智能算法预测的脑胶质瘤病人术后融入家庭赋权管理效果研究

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目的:通过应用人工智能算法,预测脑胶质瘤病人实施手术治疗后融入家庭赋权管理后的效果。方法:选取2020年7月—2021年7月确诊的40例脑胶质瘤术后病人作为研究对象,分别采用BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机(SVM)模型这3种人工智能预测算法预测病人对所采取管理方式的满意度。结果:SVM模型的预测准确度高于BP神经网络及RBF神经网络,平均准确度达到87.66%。结论:对脑胶质瘤病人术后是否需要融入家庭赋权管理,可根据病人特征及SVM模型预测结果来决策,进而实现更加有针对性的护理。

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来源
《全科护理》 |2023年第17期|2384-2387|共4页
作者
褚玲毅; 雷奕;
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作者单位

广西医科大学附属肿瘤医院;

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正文语种 chi
中图分类肿瘤学;
关键词
脑胶质瘤; 人工智能; 预测; 家庭赋权管理;

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