基于基因表達(dá)式編程的隨機(jī)森林及其在急性低血壓預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、在重癥監(jiān)護(hù)室（Intensive Care Unit簡(jiǎn)稱(chēng)ICU）中，急性低血壓（Acute Hypotension Episode簡(jiǎn)稱(chēng)AHE）的發(fā)生往往會(huì)對(duì)患者引起嚴(yán)重的后果，對(duì)器官造成不可逆的損壞，衰竭，嚴(yán)重時(shí)甚至危及患者的生命。臨床上主要依據(jù)醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行預(yù)見(jiàn)性的判斷，由于目前ICU病房中醫(yī)療資源緊張，人手嚴(yán)重短缺的問(wèn)題，并且急性低血壓發(fā)作前缺少可以直接觀(guān)測(cè)到的有效征兆，導(dǎo)致醫(yī)護(hù)人員難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)急性低血壓的病人，致使病人的存活率低下

2、。
　　ICU病房中存著大量有關(guān)患者的臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)，其中包括病人的實(shí)時(shí)體征數(shù)據(jù)，例如病人的血壓，脈搏，呼吸等，在計(jì)算機(jī)技術(shù)飛速發(fā)展的今天，若能利用計(jì)算機(jī)輔助診斷，提前預(yù)測(cè)出急性低血壓的發(fā)生，將會(huì)為醫(yī)生的診斷贏得寶貴的時(shí)間，從而降低病人的死亡率。
　　為了實(shí)現(xiàn)急性低血壓的的提前預(yù)測(cè)，本文采取基于基因表達(dá)式編程（Gene Expression Programming，簡(jiǎn)稱(chēng)GEP）的隨機(jī)森林（Random Forest，簡(jiǎn)稱(chēng)RF）

3、算法進(jìn)行預(yù)測(cè)。主要分四步：1.首先對(duì)平均動(dòng)脈血壓（Mean Arterial Pressure,簡(jiǎn)稱(chēng)MAP）信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，簡(jiǎn)稱(chēng)EMD）分解；2.然后對(duì)分解后本征函數(shù)（Intrinsic Mode Function，簡(jiǎn)稱(chēng)IMF）信號(hào)進(jìn)行特征提?。?.通過(guò)隨機(jī)森林對(duì)數(shù)據(jù)和特征進(jìn)行分組，對(duì)每組數(shù)據(jù)和特征用GEP進(jìn)化算法進(jìn)行進(jìn)化出一個(gè)預(yù)測(cè)函數(shù)；4.最后建立隨機(jī)森林分類(lèi)預(yù)測(cè)模型，并