基于SE-Stacking算法的心肺复苏结果预测分析

作者：冯航测; 田江涛; 郝美林; 孙洁; 张瑛琪^*

来源：国外电子测量技术, 2023, 42(09): 155-161.

DOI：10.19652/j.cnki.femt.2304989

• 心肺复苏
• 预测
• 特征筛选
• Stacking
• SHAP

为解决心肺复苏(cardiopulmonary resuscitation, CPR)预测模型中性能无法满足临床应用要求，缺乏可解释性等问题，提出一种改进的堆叠融合CPR预测模型。首先采用人工少数类过采样算法(synthetic minority over-sampling technique, SMOTE)将数据均衡处理，嵌入法(Embed)进行特征筛选，其次使用4种树模型进行堆叠融合，五折交叉验证网格搜索算法进行参数优化，最后引入模型解释算法(shapley additive explanation, SHAP)量化特征重要性。结果表明，该模型具有良好的预测效果，准确率、精确率、召回率和F1分数分别达到了0.91、0.93、0.94和0.93,得到了CPR总时间、肾上腺素总剂量、年龄和既往疾病等重要影响因素。预测结果具有可解释性，可作为有效的辅助诊断模型。

• 单位
  华北理工大学; 河北医科大学第一医院