基于K均值聚類和隨機(jī)森林的急性低血壓預(yù)測(cè)研究.pdf

1、目前各大醫(yī)院的重癥監(jiān)護(hù)室(Intensive Care Unit，簡(jiǎn)稱ICU)在對(duì)病人的監(jiān)護(hù)中存在著急性低血壓(Acute Hypotensive Episodes，簡(jiǎn)稱AHE)的搶救和護(hù)理難題， AHE的發(fā)生對(duì)病人有著嚴(yán)重的威脅，可導(dǎo)致病人休克或死亡。如果能夠提前對(duì)AHE的發(fā)生進(jìn)行自動(dòng)預(yù)測(cè)，則將具有深遠(yuǎn)的臨床意義，可以為醫(yī)護(hù)人員分析病情進(jìn)而采取相應(yīng)有效的措施爭(zhēng)取更多的時(shí)間。在 ICU里面，監(jiān)測(cè)儀器可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)病人的各種病理信息，如心率

2、、血壓、體溫等，但是這些設(shè)備均不具備自動(dòng)對(duì)病人的病情進(jìn)行提前預(yù)測(cè)的功能，例如AHE這種棘手的病癥都需要醫(yī)生花很多的時(shí)間去實(shí)時(shí)檢測(cè)病人的病理信息進(jìn)而去判斷病情。
　　然而監(jiān)測(cè)儀器產(chǎn)生的豐富的數(shù)據(jù)有很大的潛在利用價(jià)值，能夠采用相應(yīng)的方法對(duì)其進(jìn)行分析、挖掘，將對(duì)ICU中疾病的預(yù)測(cè)提供極大的可能性。對(duì)于 ICU里面常發(fā)生的AHE，本文提出一種利用病人血壓信號(hào)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法，數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理后，首先采用K均值(K-means)聚類算法對(duì)病人

3、的血壓信號(hào)進(jìn)行特征提取，然后利用粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization，簡(jiǎn)稱 PSO)優(yōu)化K-means初始聚類中心重新進(jìn)行提取特征，將得到的相關(guān)聚類特征值再結(jié)合相關(guān)血壓統(tǒng)計(jì)量利用隨機(jī)森林（Random Forest）對(duì)有無(wú)發(fā)生急性低血壓進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用本文提出的預(yù)測(cè)方法對(duì)2063個(gè)病人的數(shù)據(jù)進(jìn)行 AHE預(yù)測(cè)分析，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性可達(dá)80％以上，其中靈敏性為83.1%，特效性為80.4%，并且可