基于 EHR 的数据驱动型糖尿病知识揭示与风险预估

在医疗领域，深度学习技术的应用已彻底变革了数据分析与疾病预测。糖尿病领域尤其如此，电子健康记录（EHR）的深度分析为早期检测和有效干预策略开辟了新机遇。我们的研究提出一种创新模型，融合双向长短期记忆网络条件随机场（BiLSTM-CRF）与 XGBoost 和 Logistic 回归的能力，旨在增强对糖尿病风险预测的准确性，通过深入分析电子医疗记录数据。我们方法的第一阶段采用 BiLSTM-CRF 探索 EHR 数据中存在的时序特征和潜在模式，有效揭示糖尿病的发展趋势，这些趋势往往隐藏在医疗记录的复杂数据结构中。第二阶段利用 XGBoost 和 Logistic 回归的联合优势，对提取的特征进行分类并评估相关风险。该双重方法促进了对糖尿病更细致精准的预测，优于传统模型，尤其在处理多层次和非线性医疗数据集方面表现突出。我们的研究在糖尿病预测方面显著优于传统方法，展示了结合 BiLSTM-CRF、XGBoost 与 Logistic 回归模型的有效性。该研究突显了数据驱动策略在临床决策中的价值，为医务人员提供了精准的早期检测和干预工具。通过实现个体化治疗和及时护理，Our approach 标志着医疗保健中高级分析工具的应用进步，可能改善糖尿病及其他慢性疾病的预后。