【摘 要】
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[目的]：完善脑卒中关键风险因素的识别，提高脑卒中风险预测的精度，为脑卒中的科学诊断、治疗和干预提供更多依据。[方法]：采集某三甲医院住院部近6000条数据，经过数据处理和逻辑回
【机 构】
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1（广东工业大学管理学院; 广州; 510520）2（广州医科大学第一附属医院; 510120）;
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[目的]：完善脑卒中关键风险因素的识别，提高脑卒中风险预测的精度，为脑卒中的科学诊断、治疗和干预提供更多依据。[方法]：采集某三甲医院住院部近6000条数据，经过数据处理和逻辑回归建模拟合，筛选出12个重要风险影响因素并构建脑卒中风险预测多层感知机神经网络模型；最后利用python语言构建模型和进行模型效果检验。[结果]：识别出血肌酣、低密度脂蛋白等是影响卒中发病的五个最重要的风险因素，当调节隐层神经元个数为7时风险预测模型的预测准确率为97.10%。[局限]:有待于纳入更多的风险影响因素和选用多种机器学习模型进行对比分析。[结论]：快速、有效地从数据中挖掘出影响脑卒中发病的关键风险因素，并预测其发病风险，具有较好的应用价值。
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