期刊简介
1995年创刊，中华人民共和国卫生部主管，中华医学会、国际医药卫生导报社主办。本刊是综合性医学学术期刊，主要栏目：科研课题、基础研究、专家述评、临床研究、病例报告、药物与临床、药学研究、临床检验、中医中药、预防医学、护理研究、医学动态等。
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首页>国际医药卫生导报杂志
- 杂志名称：国际医药卫生导报杂志
- 主管单位：中华人民共和国卫生和计划生育委员会
- 主办单位：中华医学会;国际医药卫生导报社
- 国际刊号：1007-1245
- 国内刊号：44-1417/R
- 出版周期：半月刊
期刊荣誉：中国期刊全文数据库(CJFD)期刊收录：国家图书馆馆藏, 上海图书馆馆藏, 知网收录(中), 维普收录(中), 万方收录(中)
机器学习算法在冠心病和心梗预测中的应用
林耀望；董少红；朱炜明；郭向明；刘旭东
关键词：
摘要：[纲要] 冠状动脉血管疾病(简称“冠心病”或“CAD”)在世界因病死亡率中排名第一,因此冠心病的预防和提前干预无疑是极为重要的.对于冠心病的及早诊断,使得患者能够尽早接受医疗救治,以此来降低死亡率,无疑是一项意义重大的课题.近年来随着人工智能技术的快速发展,越来越多的研究人员开始研究冠心病的早期诊断和风险预测的方法和工具.借助4 049例完整病历数据,包括2 678例阳性病例和1371例阴性病例,我们使用XGBoost来评估冠心病和心肌梗死(简称“心梗”或“MI”)的风险程度,取得了非常高的准确率.研究结果显示,七项指标全部获得超出预期的高准确率.利用同一组数据集同时对冠心病和心梗风险进行测试,到目前为止是一个新的方法.结果表明,利用机器学习可以对冠心病进行高准确率的风险预测.机器学习模型使得复杂、昂贵的冠心病诊断程序大大简化和低成本化,使得每一个潜在的冠心病病患在及早诊断和治疗中受益,冠心病发病率和致死率都将因此而明显降低.
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