关键词：2型糖尿病 降糖药 adaboost算法 多分类学习 

摘要：目的探讨集成学习中的Adaboost算法在2型糖尿病患者降糖药用药模式分析中的应用。方法收集解放军总医院第一医学中心2013-2017年的2型糖尿病住院患者病例资料3005例,随机选择1697例为训练集,1308例为测试集,根据医嘱用药、生化检验、基本体征、人口统计学等资料,应用Adaboost算法建立学习模型,对患者用药模式进行分类,并计算模型的准确性和Kappa系数。结果Adaboost模型预测的用药分类准确率为64.2%,Kappa系数为0.36。通过Adaboost模型分析,发现与降糖药用药相关的重要变量有尿肌酐、糖化血红蛋白、肌酸激酶同工酶、空腹血糖等。结论Adaboost算法在降糖药用药方案的预测方面具有较好的效果,集成学习方法在患者用药决策方面具有一定可行性。

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