检索结果-南通市图书馆

临床检验杂志 2021年第12期39卷 945-949页

作者：张金杰梁玉芳王清涛王哲冯祥韩泽文宋彪高志琪周睿首都医科大学附属北京朝阳医院检验科北京100020 北京市临床检验中心北京100020 内蒙古卫数数据科技有限公司呼和浩特010000 内蒙古财经大学呼和浩特010051

目的利用患者历史对比数据,建立基于机器学习中支持向量机(support vector machine,SVM)算法识别临床混淆样本的方法,并验证该方法的临床有效性。方法收集约45万例血常规检测结果,经过数据清洗过滤,同一患者只保留2次检验结果并计算差... 详细信息

目的利用患者历史对比数据,建立基于机器学习中支持向量机(support vector machine,SVM)算法识别临床混淆样本的方法,并验证该方法的临床有效性。方法收集约45万例血常规检测结果,经过数据清洗过滤,同一患者只保留2次检验结果并计算差值校验的绝对值。用同一患者与不同患者的差值(delta)分别制作正配样本与错配样本。采用SVM分类算法实现用多项目识别2种样本,与基于单项目识别的参考变化值法(reference change value,RCV)作比较。结果SVM算法识别正配和错配2种样本,精确率达到92.21%。基于统计学的RCV方法在不同项目下效果不同,其中红细胞平均血红蛋白量(MCH)在绝对值delta下的准确率最高,为81.51%。结论基于多项目的SVM算法可识别混淆样本,可在结果审核中应用。

关键词：混淆样本差值校验支持向量机

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