摘要：目的通过真实数据预测ICU患者的结局及对关键样本特征进行可视化。方法基于MIMIC-III数据库,通过数据清洗、特征选取等数据预处理方法从50000多例数据提取出研究所需要的原始数据,并通过机器学习算法(逻辑回归和线性SVM)进行ICU病房患者结局预测(存活/死亡)研究。同时基于ECharts开源可视化库对原始数据中关键样本特征进行数据可视化研究,分析出相应样本特征对于患者结局的关联性。结果逻辑回归算法的预测准确率最高,能达到70%,线性SVM能达到50%。可视化结果表明存活和死亡患者的乳酸、血肌酐、钾含量、钠含量分布有显著差异。结论针对MIIMC-III数据库,逻辑回归算法所建立的模型对患者结局有更好的预测效果,可视化样本特征的结论对医生的诊断筛查具有重要的参考价值。

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