传统的单一机器学习模型在进行分类预测时会受到模型本身的限制，例如模型中参数的设置，选择合适的参数能够提升模型的性能，但传统机器学习模型不具备参数优化的能力，使用排列组合的方式依次尝试最优的参数大大降低了模型的效率，所以使用优化算法对模型的参数进行寻优能够找到最优解，可以使模型的表现进一步增强。二、论文...
人工智能中的两种关键底层技术用于监督和无监督的机器学习。机器学习使用神经网络和深度学习从结构化或非结构化数据集中模仿人脑来学习、做出决策并不断改进模型。用于监督学习的自然语言处理是在聊天机器人和生成和对话式人工智能中使用人类语言理解、解释和生...
一、基于机器学习的高血压预测模型 机器学习是人工智能的重要分支,它的核心思想是通过大量数据来训练模型,从而实现自主学习和智能推断。在高血压预测中,机器学习的应用主要包括以下几个方面: 1.特征选择 高血压的发生与很多生活习惯、环境和遗传因素有关,因此,在构建高血压预测模型时,需要选择一些最具代表性的特征。机...
通过整合这些机器学习算法,系统将从多维数据中挖掘出与高血压相关的风险因素,建立预测模型,并以图表、图形等形式直观展示分析结果。用户不仅能够获取高血压的风险预测,还可以通过交互式界面分析相关因素对疾病的影响,从而实现精准的健康管理与决策辅助。该系统的实现对提高高血压的预测水平具有重要意义,能够为公共健康管理、...
近日,阜外医院宋雷教授与北京航空航天大学周晟瀚教授团队在Hypertension杂志在线发表研究,应用新的机器学习算法,对青年高血压数据建模预测高血压相关终点事件并取得良好的预测效果。 该研究证实了机器学习在年轻高血压预后精准分层中的应用价值,有...
在最近CKJ发表的一项研究中,美国马萨诸塞州波士顿布列根和妇女医院的Ronilda CLacson博士及其同事重新分析了收缩压干预试验(SPRINT)的数据,以确定收缩压(SBP)变异的特征,对这些特征使用非线性机器学习算法可预测不良心血管预后。 在他们的研究中,研究人员纳入了所有在第一年完成1年研究但未达到任何主要终点的患者,具体...
1.老年肥厚型心肌病患者并发肺高血压的影响因素及其预测模型的预测价值研究2.基于机器学习的糖尿病并发症预测模型研究进展3.基于机器学习糖尿病并发视网膜病变风险预测模型的构建及验证4.基于机器学习算法构建高血压并发视网膜病变的风险预测模型5.基于机器学习的原发性高血压并发脑梗死的风险预测模型 因版权原因,仅展示原...
为医生在高血压药物治疗中提供了一些新的思路和参考.综上,在本数据集上,机器学习方法能够预测五种常用抗高血压药物的控制效果,建立的预测模型具有较高的预测灵敏度,表明基于临床大数据的机器学习算法可以成为辅助医生开药的有力工具.然而,由于高血压形成和发展的复杂性以及高血压患者数据集的缺乏,机器学习模型也有待...
摘 要高血压脑出血(hypertensive intracerebral hemorrhage,HICH)是一种具有突发性、快速进展、高致死率和致残率的疾病。非对比剂CT(non-contrast computer tomography,NCCT)是该疾病常规的检查成像方法。目前,通过利用影像组学技术从医学图像中提取高通量特征信息,并结合机器学习(machine learning,ML)算法,可以实现对HICH的...
胆碱酯酶和载脂蛋白A1是原发性高血压并发脑梗死的重要影响因素.结论基于机器学习的预测原发性高血压并发脑梗死风险的logistic回归,决策树,随机森林和XGBoost模型均有较高的诊断价值,其中XGBoost模型的综合诊断效能最佳.血细胞比容,白蛋白,就诊年龄,白细胞计数,胆碱酯酶和载脂蛋白A1可用于预测原发性高血压患者的脑梗死...