ChiCTR2400094303
尚未开始
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2024-12-19
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先天性心脏病
基于机器学习的儿童先心病术后不良结局预测模型
基于机器学习的儿童先心病术后不良结局预测模型
本研究采用患者易于获取的人口统计学数据；术前血常规数据、肝肾功能数据、心脏彩超数据及部分术中数据，利用机器学习算法构建包括决策树、随机森林、支持向量机、极致梯度提升算法、梯度提升机、轻量级梯度提升机算法、朴素贝叶斯、多重感知器在内的8种二分类预测模型，以预测CHD手术后可能出现的不良结局，并与传统多因素逻辑回归模型进行对比。通过混淆矩阵、ROC曲线、校准曲线和决策曲线，对模型性能进行全面评估并挑选出性能最佳的模型，最后将其线上部署为网页，提供一种方便快捷的预测方式。通过该模型，医生可以在出手术室之前就对患者的术后风险进行量化评估，从而根据患者个体情况制定更为个性化的术后管理和治疗方案，提升医疗效率。
队列研究
回顾性研究
无
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自筹
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700;300
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2024-10-24
2025-10-24
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年龄小于18岁且接受体外循环辅助手术的患儿；
请登录查看1.结局数据缺失的患儿。 2.接受多次手术的患儿。；
请登录查看昆明市儿童医院
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