基于机器学习算法的静脉用药风险预测模型构建及验证

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【摘 要】目的：收集患者临床信息，采用机器学习算法构建患者静脉用药风险预测模型。方法：回顾性纳入静脉用药患者（建模组1 302例和验证组281例），采用药学监护联盟协会提出的药物相关问题V 9.09分类标准分析患者存在的药物相关问题，采用logistics回归、神经网络、CHAID决策树、贝叶斯网络、支持向量机等机器学习算法构建静脉用药风险预测模型，并采用混淆矩阵格式对各预测模型进行评价。（剩余8975字）

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