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摘要
目的：文章阐述了人工智能在医疗领域的应用，并结合机器学习算法，依据实例数据的类型特点，对患者就医影响因素进行预测。突出机器学习算法的高效和准确性，同时为此类调查数据的分析提供新的思路。方法：对某医院门诊患者做问卷调查，采用贝叶斯网络、随机森林模型对患者就医影响因素进行分析，揭示了各个影响因素之间的内在联系及重要程度。结果：贝叶斯网络显示患者就医影响因素之间相互影响，随机森林模型拟合度为0.8。结论：机器学习可以根据数据类型从中获取知识，从而降低错误率，使管理者做出精准决策，有效提高解决问题的效率。
- 出版日期2022
- 单位基础医学院; 广西医科大学
