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摘要
脊髓损伤患者康复治疗方案一般是由医生根据患者功能评估结果人工制定的，康复治疗方案决策存在效率低下、标准不一以及病例数据集样本类别不平衡等问题。本文提出了一种用于脊髓损伤智能康复治疗方案决策的UPE-SVM推理模型，并基于124例脊髓损伤病例建立了用于模型训练与验证的病例数据集。应用训练好的UPE-SVM模型，推理出对应患者病症特征的初始治疗方案，供治疗师参考修正出最终治疗方案，并更新到病例数据集。使用更新后的新病例数据集，继续在线训练UPE-SVM模型，提高UPE-SVM模型的学习能力和泛化能力。经测试集验证，此决策算法的AUC指标为0.85,F1-score为0.80,精确率为80%,召回率为85%,有效克服了数据集的样本类别不平衡问题，提高了智能康复治疗处方的决策准确率。
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