机器学习算法在预测臀先露外倒转术疗效中的应用研究
欧宜静1
黄丽珊2
曾带娣2
吴婉华2
罗海波2
林成创3
李仲均1
1.广东医科大学,广东湛江524023;南方医科大学附属东莞医院,广东东莞5230592.南方医科大学附属东莞医院,广东东莞5230593.华南师范大学计算机学院,广东广州510631
摘要：目的 探讨不同的机器学习算法在预测臀先露外倒转术疗效中的效能及其临床应用价值.方法 收集2017年1月至2020年6月在南方医科大学附属东莞医院行臀先露外倒转术孕产妇的临床数据资料.分别采用朴素贝叶斯(NB)、随机森林(RF)、多层感知器(MLP)、逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)、梯度提升决策树(GBDT)6种机器学习算法,构建臀先露外倒转术疗效预测模型,以精确度、召回率、F1值、准确率和ROC曲线下面积作为评估指标.结果 有效样本共316例,其中239例(75.6％)经外倒转术纠正胎位.MLP机器学习算法在测试集中综合反映精确率和召回率的F1值为0.92,ROC曲线下面积为0.816,均优于其他5种机器学习算法.结论 MLP机器学习算法在预测臀先露外倒转术疗效中展现较好的效能,具有一定的临床应用潜力.
关键词：机器学习算法臀先露外倒转术预测模型
分类号：R714.44(产科学)
资助基金：广东省科技计划海外名师项目(2020A1414010288)广东省医学科研基金(C2017034)东莞市社会科技发展(重点)项目(2018507150011651)
论文发表日期：2022-06-02
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 654-656 )
英文信息