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基于贝叶斯网络的老年重症患者的预后评估

An Evaluation Model of the Prognosis for Elderly Critical Patients Based on Bayesian Network

摘要针对当前重症患者预后相关因素的研究主要集中于线性回归分析,构建了一基于贝叶斯网络的老年重症患者预后评估系统.提出了一种基于最小描述长度与K2算法的贝叶斯方法,以获得较优的网络结构;并利用最大似然估计进行参数学习.四折交叉抽样的实验结果表明,所构建系统的预测精度比传统的BP神经网络和基于K2的贝叶斯网络学习分别提高了6.87%和27.20%.这将为医生预测高龄患者在ICU治疗中的受益程度提供临床决策支持.

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作者 曾安 [1] 李晓兵 [1] 杨海东 [2] 潘丹 [3] 谢光强 [1] 董家辉 [4] 学术成果认领
作者单位 广东工业大学计算机学院,广州,510006 [1] 中油管道物资装备总公司,河北廊坊,065000 [2] 美国Batteries Plus公司,哈特兰市威斯康辛州53029 [3] 广州军区广州总医院,广州,510000 [4]
分类号 TP18
栏目名称 信息与计算机工程
DOI 10.3969/j.issn.1007-9432.2014.03.016
发布时间 2015-01-27
基金项目
国家自然科学基金资助项目 广东省自然科学基金资助项目
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