支持向量机模型在ICU患者住院死亡风险预测中的应用

• 作者: 李杰 白茜
• 来源期刊: 医学新知
• 学科: 医学
• 关键词: 重症监护室 支持向量机 死亡风险预测
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 642-643
• 页数: 2页
• 分类号: R459.7
• 字数: 2869字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-5511.2019.06.018

摘要

目的 运用支持向量机算法建立ICU患者住院死亡风险预测模型,并与ICU患者常用的简化急性生理评分(SAPS-Ⅱ)的预测性能进行对比分析.方法 采用支持向量机算法建立死亡风险预测模型,使用十折交叉验证法对模型性能进行验证,选取受试者工作特征(Receiver Operation Characteristic,ROC)、均方误差(Mean Squared Error,MSE)、灵敏度、特异度和精度(准确率)作为评价指标.结论 理论和实验结果表明,针对变量间的交互作用、非线性关系等的复杂数据,支持向量机模型比SAPS-Ⅱ具有更好的适应性和分类精度(准确率).因此,支持向量机模型,更适合对ICU患者住院死亡风险进行预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李杰		40	176	7.0	12.0
2	白茜		1	0	0.0	0.0