用于预测孕期孕产妇健康风险的集成机器学习框架,Scientific Reports
孕产妇健康风险可能会导致女性在怀孕期间出现一系列并发症。高血压、血糖水平异常、抑郁、焦虑和其他孕产妇健康状况都可能导致妊娠并发症。正确识别和监测危险因素有助于减少妊娠并发症。这项研究的主要目标是使用真实世界的数据集来识别和预测孕产妇健康风险 (MHR) 因素。因此，我们开发并实施了四元集成机器学习框架来预测孕产妇健康风险分类 (QEML-MHRC)。该方法使用了多种机器学习 (ML) 模型，然后与四种集成 ML 技术集成以改进预测。从各个妇产医院和诊所收集的数据集经过了十九次训练和测试。根据探索性数据分析，孕妇最重要的危险因素包括高血压、低血压和高血糖。该研究提出了一种处理与孕产妇健康相关的高风险因素的新方法。进一步阐述了处理特定类别的绩效，以正确理解高、低、中风险之间的区别。在预测怀孕期间的风险程度时，所有测试都取得了出色的结果。就类别表现而言，与“HR”类别相关的数据集优于其他类别，预测正确率为 90%。具有集成堆叠的 GBT 表现优于数据集中所有类的所有评估指标 (0.86)，并表现出卓越的性能。这项工作中使用的模型的关键成功在于能够使用按类分布来衡量模型性能。 拟议的方法可以帮助医学专家评估孕产妇健康风险，挽救生命并预防整个怀孕期间的并发症。本研究提出的预测方法可以及早发现高危妊娠，以便及时干预和治疗。这项研究的进展和结果有可能提高公众对孕产妇健康问题的认识。
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