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利用电子健康记录和机器学习预测产后抑郁症。( Using Electronic Health Records and Machine Learning to Predict Postpartum Depression. )
Shuojia Wang Jyotishman Pathak Yiye Zhang
产后抑郁症(PPD)是产妇产后最常见的疾病之一，具有严重的影响。目前缺乏有效的筛查策略和高质量的临床试验。利用来自电子健康记录的大量详细患者数据来预测PPD的能力可以使有效的临床决策支持干预措施得以实施。为了开发PPD预测模型，使用威尔康奈尔医学和纽约长老会医院在2015-17年间的EHRs，识别了9980例妊娠。构建了L2-正则Logistic回归、支持向量机、决策树、Nave Bayes、XGBoost和随机森林6种机器学习算法。我们的模型的最佳预测性能达到了0.79的AUC。种族、肥胖、焦虑、抑郁、不同类型的疼痛、抗抑郁药和孕期抗炎药是重要的预测因素。我们的结果表明，将机器学习应用于EHR数据以预测PPD和通知医疗保健交付的潜力。
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