基于PCHD-TabNet的十年冠心病预测

基于PCHD-TabNet的十年冠心病预测

TP399%G350; [目的]准确预测人们患冠心病的风险,分析不同因素对冠心病影响的重要程度,以便医生及时干预,有效帮助患者预防以及治疗冠心病.[方法]提出一种基于注意力可解释表格学习神经网络的冠心病预测框架(PCHD-TabNet),并且使用自监督学习帮助模型加速收敛并保持稳定性.[结果]PCHD-TabNet整体效果优于其他模型,且数据集的AUC达到0.72.[局限]弗雷明汉数据集的特征都是常规体检数据,如果有更好的临床数据,预测效果也许会有进一步的提升.[结论]所提方法提高了模型的性能,并且也优于其他传统模型,为冠心病预测提供了一种高效的方法,并为类似的数据挖掘任务提供了参考....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:数据分析与知识发现 2023-05, Vol.7 (5), p.133-144
Hauptverfasser: 蒋林甫, 袁贞明, 张邢炜, 姜华强, 孙晓燕
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:TP399%G350; [目的]准确预测人们患冠心病的风险,分析不同因素对冠心病影响的重要程度,以便医生及时干预,有效帮助患者预防以及治疗冠心病.[方法]提出一种基于注意力可解释表格学习神经网络的冠心病预测框架(PCHD-TabNet),并且使用自监督学习帮助模型加速收敛并保持稳定性.[结果]PCHD-TabNet整体效果优于其他模型,且数据集的AUC达到0.72.[局限]弗雷明汉数据集的特征都是常规体检数据,如果有更好的临床数据,预测效果也许会有进一步的提升.[结论]所提方法提高了模型的性能,并且也优于其他传统模型,为冠心病预测提供了一种高效的方法,并为类似的数据挖掘任务提供了参考.
ISSN:2096-3467
DOI:10.11925/infotech.2096-3467.2022.0603