基于区域医疗大数据的居民健康分级评价模型的构建与验证
Construction and Validation of a Grading Evaluation Model for Resident Health Based on Regional Medical Big Data
摘要目的 构建科学、可操作的居民健康评价指标体系及分级评价模型.方法 通过专家函询构建居民健康评价指标体系并采用层次分析法确定指标权重,进而以评价体系的健康指标值为输入、健康分级为输出,采用反向传播神经网络算法建立居民健康分级评价模型并验证.结果 2轮函询专家积极程度均为100.00%,专家权威系数均为0.89,条目重要性评分均值分别为3.90~5.00、4.00~5.00,变异系数分别为0.00~0.34、0.00~0.28,肯德尔协调系数分别为0.202、0.289,最终形成的指标体系由5个一级指标、14个二级指标、25个三级指标构成;居民健康分级评价模型在训练集和验证集的总体准确率为98.54%和91.63%,验证集模型曲线下面积分别为0.995、0.975、0.965、0.982、0.998.结论 本研究构建的指标体系涵盖居民健康的关键影响要素,健康分级评价模型具有良好区分度,可实现对居民健康状况的客观量化评价.
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