重症监护室患者病情预测方法研究进展

• 作者: 卜小轩 诸强
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 重症监护室 病情 预测 急性生理和慢性健康状况评分 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 524-529,534
• 页数: 7页
• 分类号: R318.04
• 字数: 6372字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2017.05.016

摘要

重症监护室(intensive care unit,ICU)患者病情预测对帮助医生制定医疗方案、 配置医疗资源、 评估医疗效果具有重要意义.本文从临床和机器学习两个领域介绍了国内外ICU患者病情预测方法的研究和应用进展,主要包括急性生理和慢性健康状况评分(acute physiology and chronic health evaluation,APACHE)、 简明急性生理功能评分(simplified acute physiology score,SAPS)、 逻辑回归、 贝叶斯、 人工神经网络、 支持向量机(support vector machine,SVM)和Adaboost等方法,分析了各种方法的预测模型、 预测结果和不足,并对ICU患者病情预测方法的未来发展趋势进行展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	诸强	北京交通大学生物医学工程系	13	156	7.0	12.0
2	卜小轩	北京交通大学生物医学工程系	1	4	1.0	1.0