48、医疗决策模型与新生儿筛查模型的构建与应用

医疗决策模型与新生儿筛查模型的构建与应用

1. 眼科近似病历决策模型

传统研究多聚焦于单一疾病的多症状判断是否为该疾病，而这里尝试针对 10 种疾病的 27 种症状关联规则进行研究。运用人工神经网络的反向传播算法构建眼科近似病历决策模型，通过计算未知疾病的输入数据，获取最佳近似参考病历，为医生临床治疗和开处方提供参考，还为临床治疗指导系统提供眼科近似决策模块，以促进整个系统的后续构建。

1.1 敏感性矩阵数据分析

从敏感性矩阵数据发现，第一个症状（诊断代码）和第二个症状（年龄）对疾病的表现不明显，网络运算得到的数据无明显差异。

1.2 关键要素

在实验过程中，输入输出变量的“规则库”收集与建立以及“编码”至关重要，直接关系到网络训练的成败。若无法清晰区分症状聚类与疾病的关系，就很难实现网络收敛。

1.3 未来考量

随着医学专业细分，医学领域的努力和进步会带来更多症状与疾病关系的新发现。未来构建其他科室疾病诊断决策模型或实际临床诊疗指导系统时，必须考虑这些信息。无论是决策模型还是完整系统，都要兼顾可扩展性和兼容性，以发挥应有作用，适应医学科学的发展。

2. 新生儿筛查医疗信息系统的多模型投票增强

新生儿代谢紊乱的临床症状往往不明显，若不及时治疗，可能导致智力发育迟缓等不可逆损伤甚至死亡。因此，新生儿筛查至关重要。这里建立了一个利用支持向量机（SVM）技术及增强方法的新生儿筛查模型，用于评估和解读甲基丙二酸血症（MMA）代谢紊乱。该模型涵盖特征选择、网格搜索、交叉验证以及多模型投票机制，能显著提高 MMA 的预测准确性、敏感性和特异性，也可应用于其他