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摘要
目的运用大数据及人工智能方法对妊娠期糖尿病(Gestational diabetes mellitus,GDM)进行预测分析并找到高度相关指标。方法利用多种机器学习算法建模对孕妇在第12周检查的生化指标以及孕妇建档数据进行分析,比较发现TreeNet算法预测效果最佳。结论通过TreeNet算法发现孕妇的空腹血糖、分娩年龄、孕12周的前白蛋白水平、孕12周的体质指数等指标与妊娠期患糖尿病高度相关,整体跨期验证确诊率达64%以上。并使用CART算法找到了一组患GDM高风险人群的规则特征。
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单位四川大学华西第二医院
