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基于统计模糊认知地图与人工神经网络的住院时间预测方法( Length of hospital stay prediction with an integrated approach of statistical-based fuzzy cognitive maps and artificial neural networks )
E Dogu YE Albayrak E Tuncay
慢性阻塞性肺疾病(COPD)是一个全球性负担，估计到2030年将成为全球第三大死亡原因。慢阻肺的经济负担持续增长，因为它不是一种可治愈的疾病。这些条件使得COPD成为人工智能(AI)技术在医学中的一个重要研究领域。本研究提出了一种基于统计的模糊认知图(SBFCM)和人工神经网络(ANN)的综合方法来预测COPD急性加重期患者的住院时间。采用SBFCM方法确定神经网络模型的输入变量。SBFCM进行统计分析，为专家准备初步信息，然后据此收集专家意见，以确定系统的概念图。将SBFCM和ANN方法相结合，在预测模型中既提供了统计数据，又提供了专家意见。在数值应用中，该方法以79.95%的准确率优于常规方法和其他机器学习算法，显示了专家意见参与医疗决策的能力。为了更好地预测住院时间和更有效地管理医院，构建了一个医疗决策支持框架
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