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新型冠状病毒感染肺炎患者辅助诊断预测模型的建立

         

摘要

目的:建立一种快速、合理,且识别率高的新型冠状病毒感染肺炎的辅助诊断模型.方法:来自8个医疗机构的30例确诊病例的血清样本检测血常规指标,选取被排除COVID-19的其他患者和健康体检者的血清样本作为对照组,采用随机森林(random forest)方法建立识别模型,最终选取了8个重要指标,模型总准确率86.57%,对阳性样本的预测正确率(即敏感性)可达91.67%,使用内部、外部交互检验方法分别对模型进行了验证,结果证明了所选模型的稳定性和可靠性.结论:本工作提出了一种快速、经济、低人工成本且方便的COVID-19预诊断工具,有助于临床医生提供有价值的诊断信息.

著录项

  • 来源
    《医学检验与临床》 |2021年第3期|1-5|共5页
  • 作者单位

    兰州大学第一医院药剂科 甘肃兰州 730000;

    兰州大学第一医院血液内科 甘肃兰州 730000;

    兰州大学第一医院药剂科 甘肃兰州 730000;

    兰州大学第一医院国家药物临床试验机构办公室 甘肃兰州 730000;

    甘肃医学院附属医院 甘肃平凉 744000;

    陇西县第一人民医院 甘肃定西 748100;

    礼县第一人民医院 甘肃陇南 742200;

    临夏回族自治州人民医院 甘肃临夏 731100;

    金昌市中心医院 甘肃金昌 737100;

    兰州大学第一医院药剂科 甘肃兰州 730000;

    兰州大学第一医院检验科 甘肃兰州 730000;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    新型冠状病毒肺炎; 随机森林; 血常规指标; 机器学习;

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