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摘要
目的 筛选自体外周血造血干细胞（peripheral blood stem cell,PBSC）采集的危险因素并建立个体风险预测模型，以提高临床中自体PBSC采集的成功率。方法 通过大数据平台收集2013年2月至2021年5月在海军军医大学第一附属医院血液科行自体PBSC采集术的恶性血液病患者757例，对患者进行单因素显著性统计学分析和多因素Logistic回归分析对PBSC采集危险因素进行筛选。采用Python 3.8.8版本、PyCharm 2021.1.3集成开发环境构建Logistic回归模型和前馈神经网络、最小二乘支持向量机、自动机器学习3种机器学习模型，并采用多种模型评价指标对其评价。结果 共收集患者PBSC采集前的指标24项，单因素和Logistic回归分析筛选出11项PBSC采集危险因素。所构建的Logistic回归模型、前馈神经网络、最小二乘支持向量机和自动机器学习模型对自体PBSC采集风险预测的准确度分别为0.822、0.873、0.875和0.973。结论 本研究所建自动机器学习模型能够准确预测自体PBSC采集结果，对提高临床自体PBSC采集成功率具有重要参考价值。
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