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2023-06-17 发布于四川
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一种基于机器学习的PICC血栓风险预测方法.pdf

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本发明公开了一种基于机器学习的PICC血栓风险预测方法，采集每个患者的30种影响PICC血栓的特征，并且对特征的缺失值进行填补；对填补后的特征进行预处理；基于机器学习构造多个风险预测模型，并分别计算每种风险预测模型的F1指标、精确率、召回率和AUC；根据每种风险预测模型的F1指标、精确率、召回率和AUC确定每个风险预测模型的效果；并从中选择效果最优的两种风险预测模型；基于效果最优的两种风险预测模型的AUC值和预测为1的概率，将效果最优的两种风险预测模型进行融合，输出PICC血栓风险预测结果；实现

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113270193 A (43)申请公布日 2021.08.17 (21)申请号 202110434400.3 (22)申请日 2021.04.22 (71)申请人江苏大学地址 21

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