利用随机森林建立输尿管上段结石预后预测模型

摘要：

目的:采用机器学习方法建立输尿管上段结石患者不同手术方式预后预测模型,为输尿管上段结石的手术选择提供参考.方法:收集2018年1-8月在中国医科大学附属盛京医院泌尿外科接受手术治疗的输尿管上段结石患者的多种临床变量,使用Weka软件根据信息增益率筛选变量,采用SMOTE算法处理数据不平衡问题,利用随机森林方法构建预后模型,并与利用其他3种常见的机器学习算法(NB、SVM、ANNs)得到的模型进行性能比较.结果:结石横面的长径、短径、手术方式等因素在建模中起重要作用,应用随机森林算法构建的输尿管上段结石患者不同手术方式预后预测模型的预测准确率达87.3％,AUC值高达0.902,与其他算法相比效果最佳.结论:基于输尿管上段结石患者的多种临床信息,通过机器学习方法建立的输尿管上段结石预后预测模型能够达到较好效果,在患者术前手术方式的个性化选择上可以为临床医生提供一定的参考.

关键词：机器学习、随机森林、输尿管上段结石、预后预测模型

所属期刊栏目：28

分类号：R699.4;R693.4(泌尿科学（泌尿生殖系疾病）)

在线出版日期：2019-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：15-19