基于支持向量方法机构建急性胰腺炎患者住院天数预测模型
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Building a Prediction Model of Acute Pancreatitis Patients' Hospital Stay Based on the Support Vector Machine Method
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    随机抽取辽宁省某医院去识别化的急性胰腺炎电子病历,基于支持向量机回归分析方法构建急性胰腺炎患者住院天数预测模型,继而统计分析住院天数的影响因素.所建回归模型预测性能可靠,准确度及泛化性均较好,提出模型建立后的关键是特征变量的选择.

    Abstract:

    By randomly selecting the de-identified electronic medical records of acute pancreatitis in a hospital in Liaoning Province, the paper builds a prediction model of acute pancreatitis patients' hospital stay based on the regression analysis of Support Vector Machine(SVM) and summarizes factors influencing hospital stay. The prediction of the constructed regression model is reliable with good accuracy and generalization. It is indicated that the key after the model is established lies in the selection of the characteristic variable.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张晔,张晗,尹玢璨,等.基于支持向量方法机构建急性胰腺炎患者住院天数预测模型[J].医学信息学杂志,2016,37(2):57-60,65

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  • 收稿日期:2015-10-29
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  • 在线发布日期: 2016-03-30
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