基于机器学习的胃食管反流病中医智能辨证模型的应用

摘要：

目的 建立基于机器学习的胃食管反流病(GERD)中医智能辨证模型.方法 基于统一的中医证候量表,收集胃食管反流病符合肝胃郁热证、中虚气逆证临床病例共98个样本,2组证候各49个样本,并按照类别之间1:1比例,全部数据的70％作为训练集,30％作为测试集.根据信息的"有、无"分别赋值"1、0",建立胃食管反流病中医临床信息数据库.应用支持向量机(SVM)、神经网络(NNs)和自动编码器(Autoencoder)分别构建GERD智能辨证模型,比较证候预测的准确性.结果 98例GERD患者中,2组证候的体重指数(BMI)比较,差异有统计学意义(P<0.05).而在幽门螺杆菌感染(Hp感染)情况、匹兹堡睡眠质量指数中差异无统计学意义(P>0.05).在相同训练、测试样本数据下,支持向量机、神经网络和自动编码器+神经网络这三种算法对胃食管反流病两种证候的识别准确率分别为78.3％和79.2％和79.2％.结论 NNs及Autoencoder降维基础上的NNs模型具有很好的诊断、预测能力,机器学习技术应用于GERD辨证模型的构建具有方法学上的可行性.

关键词：支持向量机、神经网络、自动编码器、胃食管反流病、中医智能辨证模型

所属期刊栏目：42

分类号：R259.733(中医内科)

资助基金：国家重点研发计划资助项目2018YFC1704100、 2018YFC1704106;吴阶平医学基金会临床科研专项资助项目320. 5750. 17233

在线出版日期：2019-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：869-874