基于机器学习的老年人体质综合评价模型的构建

作者：刘小花; 朱若灵; 刘伟新^*; 田小利; 吴磊

来源：生理学报, 2023, 75(06): 937-945.

DOI：10.13294/j.aps.2023.0084

• 老年人
• 体质
• 机器学习

本研究旨在构建基于机器学习的老年人体质综合评价模型，为开展社区老年人体质监测提供重要依据。通过多阶段分层抽样，采用本研究团队前期研究成果《老年人体质综合测评量表》为体质调查问卷，对南昌社区≥60岁老年人进行体质测量，基于机器学习分别构建社区老年人体质综合评价的模糊神经网络(fuzzy neural network, FNN)、支持向量机(support vector machine, SVM)和随机森林(random forest, RF)模型。结果显示，FNN、SVM、RF构建的体质综合评价模型的准确度、灵敏度、特异度均分别在0.85、0.75、0.89以上，其中以FNN模型的预测性能最佳。以上结果提示，FNN、RF、SVM 3种机器学习模型在体质综合评价预测效果中均表现良好，可以作为开展老年人体质评价的工具。

• 单位
  南昌大学; 生命科学学院; 公共卫生学院; 江西省预防医学重点实验室; 南昌大学第二附属医院