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使用机器学习建立慢性阻塞性肺疾病患者重度气流受限风险预警模型研究

周丽娟 温贤秀 吕琴 蒋蓉 吴行伟 周黄源 向超

中国全科医学2022，Vol.25Issue(2)：217-226,10.
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中国全科医学2022，Vol.25Issue(2)：217-226,10.DOI:10.12114/j.issn.1007-9572.2021.01.313

使用机器学习建立慢性阻塞性肺疾病患者重度气流受限风险预警模型研究

Using Machine Learning to Build an Early Warning Model for the Risk of Severe Airflow Limitation in Patients with Chronic Obstructive Pulmonary Disease

周丽娟 1温贤秀 2吕琴 3蒋蓉 1吴行伟 3周黄源 4向超5

作者信息

  • 1. 610072 四川省成都市,电子科技大学附属医院·四川省人民医院呼吸与危重症医学科
  • 2. 610072 四川省成都市,电子科技大学医学院
  • 3. 610072 四川省成都市,电子科技大学附属医院·四川省人民医院护理部
  • 4. 610072 四川省成都市,电子科技大学附属医院·四川省人民医院药学部
  • 5. 610072 四川省成都市,电子科技大学医学院,个体化药物治疗四川省重点实验室
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摘要

关键词

肺疾病,慢性阻塞性/机器学习/气流受限程度/肺功能/呼吸功能试验/预测模型

分类

医药卫生

引用本文复制引用

周丽娟,温贤秀,吕琴,蒋蓉,吴行伟,周黄源,向超..使用机器学习建立慢性阻塞性肺疾病患者重度气流受限风险预警模型研究[J].中国全科医学,2022,25(2):217-226,10.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(72004020) （72004020）

干部保健科研课题川干研(2021-219) （2021-219）

中国全科医学

OA北大核心CSTPCD

1007-9572

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