基于舌象参数与多指标特征联合的2型糖尿病风险预测模型
李军1
胡晓娟2
屠立平1
崔龙涛1
陈清光3
陆灏3
许家佗1
1.上海中医药大学基础医学院,上海 2012032.上海中医药大学上海中医健康服务协同创新中心,上海 2012033.上海中医药大学附属曙光医院,上海 201203
摘要：目的:将舌象参数与基本生理指标相结合,运用机器学习算法建立糖尿病风险预测模型.方法:应用TDA-1型数字舌象仪和舌诊分析系统获取舌象参数,分析糖尿病前期组与糖尿病组基本生理指标、实验室检查与舌象参数统计学差异,借助4种经典算法建立糖尿病风险预测模型.结果:生理指标与舌象参数联合特征支持向量机糖尿病前期预测模型性能最佳,F1为0.81,Precision为0.71,Recall为0.94.生理指标与舌象参数联合特征神经网络2型糖尿病预测模型曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.83,Precision为0.73.结论:将基本生理指标与舌象参数特征结合可以提高支持向量机糖尿病前期预测模型和神经网络2型糖尿病风险预测模型的分类效果,符合临床对于2型糖尿病风险预测的实际需要.
关键词：舌象参数基本生理指标2型糖尿病糖尿病前期风险预测模型机器学习
分类号：R587(内分泌腺疾病及代谢病)
资助基金：国家重点研发计划(2017YFC1703301)国家自然科学基金(81873235)国家自然科学基金(81973750)国家自然科学基金(81904094)工程科技重点项目(BWS17J028)
论文发表日期：2021-03-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 451-456,501 )
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