大数据及人工智能方法在妊娠期糖尿病预测的应用

吴邦华; 黄海莹; 姚强; 邓韧; 李辉; 梁涛

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大数据及人工智能方法在妊娠期糖尿病预测的应用

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目的运用大数据及人工智能方法对妊娠期糖尿病(Gestational diabetes mellitus,GDM)进行预测分析并找到高度相关指标。方法利用多种机器学习算法建模对孕妇在第12周检查的生化指标以及孕妇建档数据进行分析,比较发现TreeNet算法预测效果最佳。结论通过TreeNet算法发现孕妇的空腹血糖、分娩年龄、孕12周的前白蛋白水平、孕12周的体质指数等指标与妊娠期患糖尿病高度相关,整体跨期验证确诊率达64%以上。并使用CART算法找到了一组患GDM高风险人群的规则特征。

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来源
《中国卫生信息管理》 |2017年第6期|832-837|共6页
作者
吴邦华; 黄海莹; 姚强; 邓韧; 李辉; 梁涛;
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作者单位

四川大学华西第二医院;

四川省卫生和计划生育信息中心;

成都奇越数据科技有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 R587.11;R-39;
关键词
大数据; 人工智能; GDM;

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