摘要:

    目的：设计一种有效的伤情评估与建模系统，用于衡量二次脑损伤因素的严重程度及预后期望，建立早期伤情评估和预测手段。方法：AdaBoost算法是提高预测学习系统能力的有效工具。采用Adaboost算法分别针对不同的训练集训练同一个基本分类器，然后把这些在不同训练集上得到的分类器集合起来，构成一个更强的最终的分类器算法。结合费氏二次脑损伤及哥拉斯科昏迷评价标准，建立规则库，将数据库技术与数据挖掘技术相结合，针对患者敏感数据进行数据挖掘分析，并评估伤情及进展。结果：本系统实现了二次脑损伤伤情的实时分析，并针对患者病情进行阶段性预测。较之回归分析，该系统长期（168h）临床预测准确度提高，加快了人工神经网络模型的收敛速度。结论：该系统具有诊断率高，操作便捷的优点，可为类似疾病的诊断和预测提供借鉴。