會議論文
| 學年 | 111 |
|---|---|
| 學期 | 1 |
| 發表日期 | 2022-11-11 |
| 作品名稱 | 基於機器學習與變數集成之整合式架構於具MetS之第三期CKD患者之預測與風險因子評估 |
| 作品名稱（其他語言） | |
| 著者 | 周茂振; 李天行; 沈湘莉; 陳銘樹; 楊志德; 呂奇傑 |
| 作品所屬單位 | |
| 出版者 | |
| 會議名稱 | 2022中國工業工程學會年會暨學術研討會暨半導體製造智慧國際研討會 |
| 會議地點 | 金門縣，台灣 |
| 摘要 | 代謝症候群(Metabolic syndrome, MetS)和慢性腎臟病(chronic kidney disease, CKD)的共病會導致許多疾病與併發症的發生。對於 CKD 而言，除了 Mets與常見的生理指標等風險因子外，人們的生活習慣也是需考慮的重要風險因子。機器學習技術已被廣泛用於找出重要的風險因子，若只使用單一技術建構分析模式與評估重要風險因子，可能使分析結果較無有效性與穩定性。集成技術相較於單一結果可以提升分析結果的穩健性，因此本研究將在考慮人口統計變數、血液檢查指標、人體量測指標與生活 型態等相關風險因子下，基於六種機器學習與五種變數集成規則建構一個有效的整合式預測架構於具 MetS 之第三期 CKD 患者之預測與風險因子評估。實證結果顯示，集成規則都能夠獲得有效的辨別出較重要的風險因子，並且提供風險因子的變數重要性的排序資訊，提供具有參考價值的資訊於具Mets 的第三期 CKD 患者的風險評估。 |
| 關鍵字 | 機器學習;代謝症候群;慢性腎臟病;集成技術;風險因子評估 |
| 語言 | zh_TW |
| 收錄於 | |
| 會議性質 | 國內 |
| 校內研討會地點 | 無 |
| 研討會時間 | 20221111~20221113 |
| 通訊作者 | 呂奇傑 |
| 國別 | TWN |
| 公開徵稿 | |
| 出版型式 | |
| 出處 | |
| 相關連結 |
機構典藏連結 ( http://tkuir.lib.tku.edu.tw:8080/dspace/handle/987654321/123497 ) |