无监督学习基础上的抑郁症分级模型研究
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引用本文:彭乔立,李汉民,幺冬爱,等.无监督学习基础上的抑郁症分级模型研究[J].医学信息学杂志,2022,43(1):41-44
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作者单位
彭乔立 武汉大学中南医院信息中心 武汉 430071 
李汉民 武汉大学中南医院信息中心 武汉 430071 
幺冬爱 武汉大学中南医院信息中心 武汉 430071 
肖辉 武汉大学中南医院信息中心 武汉 430071 
基金项目:湖北省卫健委开放基金项目“湖北省健康医疗大数据中心与政务信息数据交换标准研究”(项目编号:ZWXX2021-01)。
中文摘要:采用无监督学习算法对105例抑郁症患者的多个实验室检验项目进行分组实验,将分组模型应用在88例测试数据集上,使用统计学方法检验分组结果,最终结果表明大部分组间差异有统计学意义,精神类疾病会对实验室检验项目产生一定影响。
中文关键词:无监督学习  抑郁症  数据挖掘
 
Study on the Depression Classification Model Based on Unsupervised Learning
Abstract:Unsupervised learning algorithm is used to group the laboratory test items of 105 patients with depression, the grouping model is applied to 88 test data sets and statistical methods are used to verify the grouping results. The final results show that the differences between most groups are statistically significant, and mental diseases have a certain impact on laboratory test items.
keywords:unsupervised learning  depression  data mining
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