基于人體血液學檢測的機器學習輔助泌尿系腫瘤篩查
摘要：目的探索應用人工智能機器學習算法單純基于肝、腎功等血液學檢查來輔助篩查泌尿系統腫瘤。方法分別利用支持向量機和神經網絡算法對3136例正常人員和泌尿系統惡性腫瘤患者肝腎功數據進行分析,找到肝腎功數據與泌尿系統惡性腫瘤的相關性。結果對于泌尿系統惡性腫瘤通過5次交叉驗證的最優平均分類準確率達到了92.05%,支持向量機與神經網絡算法結果基本一致。結論機器學習算法可以單純通過肝、腎功等血液學檢測分類正常人和泌尿系統惡性腫瘤患者,表明該方法有望成為一種泌尿系統腫瘤輔助篩查手段。
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