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基于机器学习的新冠肺炎典型药物疗效分析

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收录情况: ◇ 统计源期刊 ◇ 北大核心

单位: [1]华中科技大学同济医学院附属梨园医院药剂科 [2]华中科技大学同济医学院附属同济医院计算机中心
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关键词: 新冠肺炎 机器学习 药物疗效 随机森林 特征重要性

摘要:
目的:新型冠状病毒肺炎具有传播能力强、检测准确率低、治疗难度大等特点,对我国乃至全世界人类健康和社会安全造成了巨大威胁。新冠肺炎目前没有特效药物,因此,需要比较各类药物对新冠肺炎的治疗效果,为重症肺炎患者的治疗提供参考。方法:本文选取某院1 384名重症出院患者作为数据集,提取最广泛使用的三类药物作为训练特征,构建基于药物使用情况预测患者治愈率的多个机器学习模型,最后基于综合性能最优的模型,分析三类药物对于治愈率的重要性。结果:年龄是影响治愈率的最重要因素;激素类药物在所有药物中影响占比最大,中成药的疗效也非常突出。结论:相对于传统的针对单个药物药效的统计学研究方法,机器学习可以将所有药物药效进行综合分析,能直观地显示各个药物对治愈率的影响程度。

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第一作者:
第一作者单位: [1]华中科技大学同济医学院附属梨园医院药剂科
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