基于贝叶斯网络的老年重症患者的预后评估

• 作者: 曾安 李晓兵 杨海东 潘丹 董家辉 谢光强
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 贝叶斯网络 参数学习 预后评估
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机工程
• 页码范围: 352-357
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

针对当前重症患者预后相关因素的研究主要集中于线性回归分析,构建了一基于贝叶斯网络的老年重症患者预后评估系统.提出了一种基于最小描述长度与K2算法的贝叶斯方法,以获得较优的网络结构;并利用最大似然估计进行参数学习.四折交叉抽样的实验结果表明,所构建系统的预测精度比传统的BP神经网络和基于K2的贝叶斯网络学习分别提高了6.87％和27.20％.这将为医生预测高龄患者在ICU治疗中的受益程度提供临床决策支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢光强	广东工业大学计算机学院	34	215	7.0	14.0
2	曾安	广东工业大学计算机学院	32	150	8.0	11.0
3	李晓兵	广东工业大学计算机学院	2	20	2.0	2.0
4	杨海东		5	36	3.0	5.0
5	董家辉		5	18	3.0	4.0