腹腔鏡膽囊切除效費比聚類分析及其人工智能機器學習預(yù)測模型構(gòu)建

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【摘要】目的探討腹腔鏡膽囊切除手術(shù)的效費比，并通過聚類分析及人工智能機器學習方法構(gòu)建預(yù)測模型。方法回顧性分析中山市人民醫(yī)院腹腔鏡膽囊切除術(shù)206例患者的臨床資料。將患者住院總費用、總住院時間、住院至手術(shù)時間、術(shù)后住院時間、術(shù)前止痛藥物應(yīng)用次數(shù)、術(shù)后止痛藥物應(yīng)用次數(shù)等維度作為效費比指標進行聚類分析分類指標，分為三類，效費比優(yōu)、中、差；以CT炎癥情況、CT病灶情況、CT病灶部位、病理診斷、CA19-9、AFP、術(shù)前血糖、ALB、AST、ALT、PLT、HBG、RBC、WBC、CT距手術(shù)時間、傷口疼痛程度、手術(shù)時間、術(shù)前血壓、CT病灶大小、住院至手術(shù)時間、術(shù)前禁食時間等指標作為變量，進行多分類logistic回歸分析及機器學習進行預(yù)測模型構(gòu)建，包括邏輯回歸、線性支持向量機、支持向量機、決策樹、隨機森林、K近鄰等分類器進行模型擬合。（剩余13111字）