解放军医学院学报

作者：宋亚男, 金昕晔, 张颖, 陈康, 应俊, 薛万国, 母义明

关键词：2型糖尿病, 降糖药, Adaboost算法, 多分类学习

  目的  探讨集成学习中的Adaboost算法在2型糖尿病患者降糖药用药模式分析中的应用。  方法  收集解放军总医院第一医学中心2013 - 2017年的2型糖尿病住院患者病例资料3 005例，随机选择1 697例为训练集，1 308例为测试集，根据医嘱用药、生化检验、基本体征、人口统计学等资料，应用Adaboost算法建立学习模型，对患者用药模式进行分类，并计算模型的准确性和Kappa系数。  结果  Adaboost模型预测的用药分类准确率为64.2%，Kappa系数为0.36。通过Adaboost模型分析，发现与降糖药用药相关的重要变量有尿肌酐、糖化血红蛋白、肌酸激酶同工酶、空腹血糖等。  结论  Adaboost算法在降糖药用药方案的预测方面具有较好的效果，集成学习方法在患者用药决策方面具有一定可行性。

来源：2019年第8期

《解放军医学院学报》期刊编辑部

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