机器学习算法的系统比较,以开发和验证预测模型,以预测中年和老年患有牙周炎的患者的心力衰竭风险 (NHANES 2009至2014)
Yicheng Wang1,2,3, Yuan Xiao1,2,3, Yan Zhang1,2,3
1Affiliated Fuzhou First Hospital of Fujian Medical University, Department of Cardiovascular Medicine, Fuzhou, Fujian, China.
Medicine
|September 1, 2023
概括
这项研究开发了一种机器学习模型,用于预测牙周炎患者心力衰竭风险. K-最近的邻居模型在早期诊断和个性化治疗方面表现最好.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 牙周病学 牙周病学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 牙周炎越来越多地与心力衰竭有关.
- 在牙周炎患者中,早期发现心力衰竭风险至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证用于预测心力衰竭风险的机器学习模型.
- 确定牙周炎患者心力衰竭的独立预测因子.
主要方法:
- 使用了国家健康和营养检查调查 (NHANES) 数据 (2009-2014).
- 应用后勤回归,k-最近邻居,支向量机器,随机森林,梯度增强机器和多层感知子算法.
- 使用十倍交叉验证和ROC分析评估模型性能.
主要成果:
- 确定了年龄,种族,心肌梗塞和糖尿病作为独立预测因素.
- K-最近邻近模型实现了最高的预测性能 (验证集上的AUC为0.949).
- 机器学习模型展示了对心力衰竭风险的显著预测能力.
结论:
- K-最近邻居模型为牙周炎患者早期心力衰竭风险评估提供了一个有希望的工具.
- 这个模型可以帮助制定个性化的诊断和治疗计划.
- 强调在评估心血管风险时考虑牙周炎的重要性.


