期刊简介
本刊创刊于1984年9月，是中华人民共和国卫生部主管，中国卫生信息学会(原中国卫生统计学会)和中国医科大学主办的全国性卫生统计专业学术性双月刊，是国内卫生统计专业的唯一学术性期刊和中国医学类中文核心期刊及国家科技部中国科技论文统计源期刊。本刊的任务是及时报道我国卫生统计学科的科研成果和卫生统计工作改革与卫生事业发展的信息。主要读者对象为各级卫生机构的卫生统计人员、卫生技术人员和高等医学院校卫生统计专业的教学和科研人员。
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首页>中国卫生统计杂志
- 杂志名称：中国卫生统计杂志
- 主管单位：中华人民共和国国家卫生和计划生育委员会
- 主办单位：中国卫生信息学会 中国医科大学
- 国际刊号：1002-3674
- 国内刊号：21-1153/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：中国学术期刊(光盘版)全文收录期刊期刊收录：北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 万方收录(中), 知网收录(中), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 上海图书馆馆藏, 国家图书馆馆藏, 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 维普收录(中)
利用人工智能系统预测大面积脑梗死患者的转归
陈茹；邓泽林；刘鼎；宋治
关键词：大面积脑梗死, 脑疝, 预后, 逻辑回归, 随机森林, 多层感知
摘要：目的 大面积脑梗患者死亡的主要原因是脑疝形成,本实验的目的是建立一个有效的预测模型,对脑疝的发生进行早期预测.方法 采用回顾性调查的方法,搜集74名大面积脑梗患者(19名患者发生脑疝)的临床、生化、影像学指标44项.利用单因素判别分析建立单因素模型,利用逻辑回归(logistic recession,LR)、随机森林(random forest,RF)、人工神经网络多层感知机(multiplayer perception,MLP)建立多因素预测模型,对大面积脑梗患者的预后进行预测.用受试者工作特征曲线下面积(area under receiver operation characteristic,AUROC)评判预测模型好坏.结果 在单因素模型中,以梗死大截面面积为预测因子的模型预测效果好,其AUROC为0.87,选择40cm2为截断点时敏感度为0.93、特异度为0.64.在多因素模型中,LR模型其敏感度为0.89、特异度为0.84 、AUROC为0.89;MLP模型其敏感度为0.93、特异度为0.79、A UROC为0.88;RF模型其敏感度为0.95、特异度为0.74、AUROC为0.92.结论 RF模型效果优于其他模型,可用作医学辅助诊断系统来预测脑疝在大面积脑梗患者的发生.
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