基于多种信息处理方法的大肠癌中医证候模型构建

目的:基于多种信息处理方法构建大肠癌常见中医复合证候模型.方法:通过流行病学调查方法收集大肠癌患者病例资料1 132例,运用聚类分析、BP神经网络、SVM支持向量机和随机森林法对大肠癌患者病例信息进行建模.结果:在BP神经网络、支持向量机和随机森林3种方法构建的大肠癌证候模型中,随机森林效果最好,对各证型的识别率分别为:脾虚气滞(65.1％)、脾肾阳虚(83.3％)、肾精亏虚(92.3％)、湿热蕴结(97.7％)、气血两虚(96.3％).结论:成功构建大肠癌常见中医复合证候模型,随机森林方法对证型的判断准确率最高,应用随机森林建模法可为中医证候规范化研究提供新的思路和方法.