"基于机器学习算法的原发性高血压并发冠心病的患病风险研究"
本研究旨在建立一个基于机器学习算法的原发性高血压并发冠心病患病风险模型，以筛选出相关的危险因素，并提供一种计算机辅助诊断方法。研究人员收集了2791例原发性高血压并发冠心病患者和2135例单纯原发性高血压患者的70项临床信息资料，並对其进行单因素分析，筛选出44项具有统计学意义的指标，然后将其纳入logistic回归分类模型及机器学习模型中。
机器学习算法在本研究中的应用主要包括BP神经网络、随机森林和XGBoost模型。研究人员对比了这些模型的相关参数，并选择了性能最优的XGBoost模型。该模型在测试集中分类精度为0.976，AUC为0.977。在实际应用中，该模型的灵敏度为1.000，特异度为0.912，诊断精度为0.926，AUC为0.956。
本研究结果表明，基于机器学习算法的模型可以对原发性高血压并发冠心病进行有效的患病风险预测和诊断。该研究为临床实践提供了一种新的计算机辅助诊断方法，能够提高诊断的准确性和效率。
本研究涉及到机器学习、数据挖掘、医疗健康等多个领域，相关的知识点包括：
1. 机器学习算法：BP神经网络、随机森林、XGBoost等
2. 数据挖掘技术：单因素分析、logistic回归分析等
3. 医疗健康：原发性高血压、冠心病、患病风险预测等
4. 计算机辅助诊断：计算机辅助诊断方法、诊断精度、AUC等
这项研究为临床实践提供了一种新的计算机辅助诊断方法，可以提高诊断的准确性和效率，并且为相关研究领域提供了新的思路和方法。
此外，本研究还涉及到数据挖掘技术和医疗健康领域，相关的知识点包括：
1. 数据挖掘技术：单因素分析、logistic回归分析等
2. 医疗健康：原发性高血压、冠心病、患病风险预测等
3. 数据分析：数据预处理、特征工程、模型评估等
本研究为临床实践提供了一种新的计算机辅助诊断方法，并且为相关研究领域提供了新的思路和方法。
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