机器学习助力糖尿病患者再入院风险预测：开启精准医疗新篇

为探究糖尿病（DM）患者早期再入院预测因素，研究人员用机器学习研究，模型预测效果良好，意义重大。

　　糖尿病（Diabetes Mellitus，DM）患者早期再入院的预测因素此前已通过经典统计技术展开研究。鉴于人工智能在推动医学进步方面的应用日益广泛，本研究旨在借助机器学习技术，识别因高血糖危象入院后存在早期再入院风险的患者。研究人员从 1999 年至 2008 年美国医院收治的 DM 患者公开数据集中提取相关数据，将 30 天内再入院设为目标变量。运用点二列相关和卡方检验评估输入变量与目标变量之间的相关性。起初采用了三种机器学习模型，最终选取了对阳性类别召回率最佳的模型。结果显示，患者早期再入院的患病率为 13.32%。统计检验表明，早期再入院与种族、性别、年龄、抗糖尿病药物使用情况、前一年非实验室检查项目数量、药物数量、诊断数量以及急诊和住院就诊次数之间的相关性较弱（所有^p?

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