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摘要
目的 :通过机器学习算法,分析并预测拔除智牙后并发症的发生情况,为下颌智牙冠周炎的针对性治疗及并发症的早期预防提供科学依据。方法:选择2018年1月—2018年12月在甘肃省嘉峪关第一人民医院口腔科就诊的智牙冠周炎患者467例,其中373例作为训练集,94例作为测试集。分析其数字曲面体层片特点,结合治疗方案及患者随访结果,完成特征收集及数据录入。通过计算各个特征属性的基尼重要性,将所有特征进行重要性排序,进而分析并完成特征选择。采用7种机器学习算法,建立并发症预测评估模型,在训练集上训练至结果收敛,通过10折交叉验证预测的准确率和F1分数,选择最终的算法并进行分析评估。结果:建立包含15个特征属性、1个分类属性的467×16维数据库。经过测试,最终选择随机森林算法作为核心算法,完成并发症预测评估模型。该模型的预测准确率为89%,F1加权平均数为88%。结论:机器学习算法能有效分析病例特征与智牙拔除术后疗效的关系并预测并发症情况,具有较高的临床实用性。
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