【摘 要】
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目的:尝试应用机器学习方法建立大于胎龄儿的风险预测模型。方法:回顾分析2013年1月1日至2014年12月31日于在浙江大学医学院附属妇产科医院规范产检并分娩的12683例孕妇的临
【机 构】
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浙江大学医学院附属妇产科医院,上海市金山区亭林医院
【基金项目】
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浙江省医药卫生重大科技计划项目(No:WKJ-ZJ-1722);浙江省医药卫生科技计划项目(No:2016KYB170)
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目的:尝试应用机器学习方法建立大于胎龄儿的风险预测模型。方法:回顾分析2013年1月1日至2014年12月31日于在浙江大学医学院附属妇产科医院规范产检并分娩的12683例孕妇的临床资料,包括孕妇年龄、身高、孕前体质量、孕期增重和各项化验结果及新生儿体重,运用Logistic回归和XGBoost两种机器学习算法构建大于胎龄儿的预测模型,评估这两种模型对大于胎龄儿预测的准确性。结果:XGBoost模型的受试者操作曲线的曲线下面积较大(0.92),Logistic回归模型较小(0.72),两者比较差异有统计学
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