中医临床数据疾病分类机器学习方法研究

来源：计算机工程与应用杂志2017年第13期北京时间：

作者：潘主强1，张 林1，颜仕星2，张 磊 3

单位：1.西南石油大学 计算机科学学院，成都 610500；2.上海金灯台信息科技有限公司，上海 201800；3.中国中医科学院 中医临床基础医学研究所，北京 100700

摘要：数字化经络仪、中医健康量表和四诊仪是中医临床常用辅助诊断工具，提供了很多中医临床数据。数据分布不均衡，同一个病例具有多个诊断标记是临床数据常见现象。以亚健康数据为例探索针对不均衡数据的机器学习分类方法；以肾脏疾病为例研究综合三种辅助诊断工具的混合分类模型；以心血管病、血脂异常疾病、尿酸升高类疾病为例，探索多标记数据分类方法。实验均取得良好分类效果，同时所选择特征符合医学理论，具有临床指导意义。

关键词：不均衡数据,混合模型,多标记学习,特征选择