基于集成學(xué)習(xí)的2型糖尿病患者降糖藥用藥方案智能分類探討
宋亞男; 金昕曄; 張穎; 陳康; 應(yīng)俊; 薛萬國(guó); 母義明 解放軍總醫(yī)院醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心; 北京100853; 解放軍總醫(yī)院第一醫(yī)學(xué)中心內(nèi)分泌科; 北京100853; 解放軍總醫(yī)院第一醫(yī)學(xué)中心眼科; 北京100853
關(guān)鍵詞：2型糖尿病 降糖藥 adaboost算法 多分類學(xué)習(xí)
摘要：目的探討集成學(xué)習(xí)中的Adaboost算法在2型糖尿病患者降糖藥用藥模式分析中的應(yīng)用。方法收集解放軍總醫(yī)院第一醫(yī)學(xué)中心2013-2017年的2型糖尿病住院患者病例資料3005例,隨機(jī)選擇1697例為訓(xùn)練集,1308例為測(cè)試集,根據(jù)醫(yī)囑用藥、生化檢驗(yàn)、基本體征、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)等資料,應(yīng)用Adaboost算法建立學(xué)習(xí)模型,對(duì)患者用藥模式進(jìn)行分類,并計(jì)算模型的準(zhǔn)確性和Kappa系數(shù)。結(jié)果Adaboost模型預(yù)測(cè)的用藥分類準(zhǔn)確率為64.2%,Kappa系數(shù)為0.36。通過Adaboost模型分析,發(fā)現(xiàn)與降糖藥用藥相關(guān)的重要變量有尿肌酐、糖化血紅蛋白、肌酸激酶同工酶、空腹血糖等。結(jié)論Adaboost算法在降糖藥用藥方案的預(yù)測(cè)方面具有較好的效果,集成學(xué)習(xí)方法在患者用藥決策方面具有一定可行性。
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