基于多特征属性相似的糖尿病早期预测方法

考虑样本数据集的差异性和相关性对疾病预测结果有着直接影响,提出一种基于多特征属性患者相似的糖尿病早期预测方法,根据患者之间特征具有相似性这一特点,对患者特征进行混合属性相似预分组,再把分组结果导入随机森林分类器进行疾病预测。首先以临床概念作为患者的特征项,通过聚类定量化分析不同特征属性类型间的距离来度量患者之间的混合相似度,根据患者混合相似度将患者集预分组为多个患者相似组。最后以随机森林分类器对相似组进行细分类,得到最终的疾病预测结果,该结果与基于全样本数据的随机森林分类结果相比,分类准确率提高了8.3%;与基于单一属性相似组的随机森林分类结果相比,分类准确率提高了5.1%。结果表明该方法具有较高的预测准确率,可为糖尿病诊断预测提供支持。     

基于多标签分类的高血压合并症预测模型

合并症预测是典型的多标签分类问题,有效利用标签之间的相关性是提高多标签分类模型精度的关键.针对该问题提出了高血压患者常见合并症的预测模型AR-MLKNN(multi-label k-nearest neighbor based on association rules),首先从不同语义空间的临床概念中构建了患者特征表示,然后通过疾病标签关联信息量化合并症并发关系,并基于样本k邻城内标签的概率分布以后验概率的方式计算样本对每个疾病标签的隶属概率.利用合并症并发关系和疾病标签隶属概率映射形成合并症风险矩阵,基于合并症风险值,根据最小化分类损失的原则动态调整分类阈值以获取最优分类结果.实验结果表明该模型可以对高血压合并症进行较为准确的预测,F1-score达到82％,相较于常规的ML-KNN(multi-label k-nearest neighbor)模型提高了8％,在临床辅助决策领域具有一定的应用价值.