10.3760/cma.j.cn112338-20210824-00677
基于机器学习算法的大于胎龄儿风险预测模型
目的:开发和验证基于机器学习算法的孕期大于胎龄儿(LGA)风险预测模型,并比较其与传统逻辑回归方法建模的性能差异。方法:研究对象来自“中国免费孕前优生健康检查项目”,于2010-2012年在全国31个省市的220个县开展,覆盖全部农村计划妊娠夫妇,本研究选取分娩新生儿胎龄在24~42周内,单胎活产的所有育龄期夫妇及其新生儿为研究对象。应用10种机器学习算法分别建立LGA预测模型,评估模型对LGA的预测性能。结果:最终纳入104 936名新生儿,男婴54 856例(52.3%),女婴50 080例(47.7%),LGA的发生率为11.7%(12 279例)。经过下采样数据平衡处理后,机器学习方法建立模型的整体效能出现明显提高,其中以CatBoost模型在预测LGA风险方面表现最佳,模型的受试者工作特征曲线的曲线下面积(AUC)为0.932;逻辑回归模型表现最差,AUC仅为0.555。结论:与传统的逻辑回归方法相比,通过机器学习算法可建立更有效的孕期LGA风险预测模型,具有潜在的应用价值。
机器学习、大于胎龄儿、风险预测模型
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2023-05-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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