自动机器学习促进妊娠期糖尿病风险预测——一种GDM治疗新技术科普分析

摘要：

随着"三孩政策"的实施,中国家庭将会面临更多的孕产妇.妊娠期糖尿病(GDM)是孕妇中常见的代谢性疾病,其患病率随着孕妇年龄和BMI的增加而增加.因此,及早识别GDM的高危人群对于预防并发症的发生至关重要.本研究旨在开发一种基于机器学习算法的GDM患病风险预测模型,希望普及应用后,提高GDM患者的识别率和治疗效果.使用从 3 个不同医院采集的 6 000 名孕妇的电子病历数据集,通过Automl算法,选取自动机器学习中最优的模型,发现随机森林模型表现更好,其AUC为 0.85,准确率为 0.78.还发现孕妇的BMI、年龄、妊娠期收缩压、家族史和孕周是预测GDM的重要因素.在未来的工作中,将考虑引入更多的因素来提高模型的性能和可靠性.

关键词：妊娠期糖尿病、GDM患病风险预测模型、电子医疗、科普

分类号：R587.1;R197.323;R743.3

资助基金：西南民族大学大学生创新创业训练计划项目S202210656053X

在线出版日期：2023-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：26-29