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目的/意义 利用基于多源数据融合的机器学习算法,预测缺血性脑卒中患者的临床药物治疗风险。方法/过程 基于国际脑卒中试验数据集,融合患者人口统计学、生命体征检查及临床药物治疗数据,利用随机森林、逻辑回归和梯度提升决策树算法预测用药风险。结果/结论 3种算法在预测性能方面都表现较好,其中梯度提升决策树的召回率达到91.6%,曲线下面积为0.832,效果最佳。多源数据融合的机器学习算法在缺血性脑卒中用药风险预警中具有良好适用性。 相似文献
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护理临床带教是培养护生实际工作能力的重要环节,带教质量的高低影响着护生的能力水平,带教老师要在临床实践中起到良好的表率作用。 相似文献
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针对单一模型预测精度不高的问题,提出了一种新的诱导有序加权调和平均(IOWHA)算子和Theil不等系数相结合的传染病组合预测模型,包括ARIMA季节模型和灰色模型,并用其先分别对传染病的发病率进行预测,然后用Theil不等系数与IOWHA算子相结合的方法对预测结果进行组合并求解权重系数。实例应用表明该组合模型的预测精度高于单项模型的预测精度,发挥了各个模型的优势,也说明了组合算法的有效性。 相似文献
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