数据挖掘与模型构建在预测重症手足口病中的应用

作者：黄平; 冯慧芬^*; 王斌; 赵敬; 易佳音

来源：中国现代医学杂志, 2018, 28(23): 48-52.

• 重症手足口病
• 数据挖掘
• 模型构建
• 决策树

目的探讨数据挖掘与模型构建在预测重症手足口病方面的价值。方法回顾性分析郑州大学第五附属医院2016年6月-2017年10月收治的838例手足口病患儿的临床资料,使用SPSS Statistics 23.0统计软件进行数据的预处理和分析,使用SPSS Modeler 18.0软件进行模型构建和评估。根据总体精确性对所有算法进行筛选,选取最优算法,配置模型参数,输出分类树模型,评估模型的预测性能。结果经过自动分类器筛选,最终确定C&R算法最佳。模型共纳入3个解释变量:易惊、呕吐及肢体抖动。使用错分矩阵计算后,模型的预测正确率为91.17%,敏感性为84.36%,特异性为96.25%。ROC曲线下面积为0.903[(95%CI:0.878,0.927),P=0.000]。结论决策树模型在预测手足口病方面有一定的优势,模型预测精确度较高,对临床疾病诊疗有一定的辅助价值。

• 单位
  郑州大学第五附属医院