孕產(chǎn)婦健康風(fēng)險可能會導(dǎo)致女性在懷孕期間出現(xiàn)一系列并發(fā)癥。高血壓、血糖水平異常、抑郁、焦慮和其他孕產(chǎn)婦健康狀況都可能導(dǎo)致妊娠并發(fā)癥。正確識別和監(jiān)測危險因素有助于減少妊娠并發(fā)癥。這項研究的主要目標是使用真實世界的數(shù)據(jù)集來識別和預(yù)測孕產(chǎn)婦健康風(fēng)險 (MHR) 因素。因此，我們開發(fā)并實施了四元集成機器學(xué)習(xí)框架來預(yù)測孕產(chǎn)婦健康風(fēng)險分類 (QEML-MHRC)。該方法使用了多種機器學(xué)習(xí) (ML) 模型，然后與四種集成 ML 技術(shù)集成以改進預(yù)測。從各個婦產(chǎn)醫(yī)院和診所收集的數(shù)據(jù)集經(jīng)過了十九次訓(xùn)練和測試。根據(jù)探索性數(shù)據(jù)分析，孕婦最重要的危險因素包括高血壓、低血壓和高血糖。該研究提出了一種處理與孕產(chǎn)婦健康相關(guān)的高風(fēng)險因素的新方法。進一步闡述了處理特定類別的績效，以正確理解高、低、中風(fēng)險之間的區(qū)別。在預(yù)測懷孕期間的風(fēng)險程度時，所有測試都取得了出色的結(jié)果。就類別表現(xiàn)而言，與“HR”類別相關(guān)的數(shù)據(jù)集優(yōu)于其他類別，預(yù)測正確率為 90%。具有集成堆疊的 GBT 表現(xiàn)優(yōu)于數(shù)據(jù)集中所有類的所有評估指標 (0.86)，并表現(xiàn)出卓越的性能。這項工作中使用的模型的關(guān)鍵成功在于能夠使用按類分布來衡量模型性能。 擬議的方法可以幫助醫(yī)學(xué)專家評估孕產(chǎn)婦健康風(fēng)險，挽救生命并預(yù)防整個懷孕期間的并發(fā)癥。本研究提出的預(yù)測方法可以及早發(fā)現(xiàn)高危妊娠，以便及時干預(yù)和治療。這項研究的進展和結(jié)果有可能提高公眾對孕產(chǎn)婦健康問題的認識。

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