基于决策树的胸痛辅助诊断研究

• 作者: 严守春 张世明 邹芳
• 来源期刊: 中国数字医学
• 学科: 工学
• 关键词: 胸痛中心 胸痛诊断 决策树 院前急救
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 应用交流
• 页码范围: 118-120
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 字数: 3406字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7571.2017.06.039

摘要

在院前救护的过程当中,胸痛患者病情较急,病发原因较多,危重程度差别较大,给胸痛种类的辨别造成了较大的困惑,为了帮助出诊医师提高胸痛患者抢救的效率,在胸痛中心信息化建设提供大量院前数据的基础之上,应用信息增益的方法对胸痛属性进行了简约,然后构建了胸痛诊断的决策树,通过测试模型分类的准确率超过82％,可以辅助胸痛中心医护人员有针对性的进行胸痛诊断,实现胸痛诊断智能化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张世明		1	8	1.0	1.0