摘要
目的:应用机器学习中的相关算法构建一个风险预测模型,预测急性心肌梗死患者出院后是否会有严重不良事件发生。方法:采用机器学习中的随机森林算法构建预测模型,用ROC曲线评估模型预测性能。结果:通过随机森林算法建立的风险预测模型,准确预测了急性心梗患者出院后是否发生严重不良事件。结论:该模型可以为实际临床急性心梗预后康复提供参考依据。
Objective： Application machine learning algorithm to construct the risk prediction model to predict whether or not having serious adverse events of patients discharged who with acute myocardial infarction. Methods： Using the random forest algorithm to construct the forecast model, and using the ROC curve to evaluate the performance of the mode. Results： The risk prediction model can accurately predict whether or not having serious adverse events of patients with acute myocardial infarction. Conclusion： It can provide a reference for the clinical treatment and recovery of acute myocardial infarction prognosis.
出处
《中国数字医学》
2016年第4期104-106,共3页
China Digital Medicine
基金
十二五国家科技支撑计划-心血管疾病关键治疗技术临床多中心研究信息平台(编号:2011BAI11B02)~~
关键词
机器学习
随机森林
急性心肌梗死
machine learning, random forest algorithm, acute myocardial infarction
作者简介
通讯作者：中国医学科学院阜外医院信息中心，100037，北京市西城区北礼士路167号
