基于SVM技术构建腰椎退变源性下腰痛发病风险预测模型研究

项目名称： 基于SVM技术构建腰椎退变源性下腰痛发病风险预测模型研究

项目编号： No.81400923

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 医药、卫生

项目作者： 吕艳伟

作者单位： 北京市创伤骨科研究所

项目金额： 23万元

中文摘要： 下腰痛发病率和患病率均较高。下腰痛不但影响生活质量，而且降低社会劳动力，并带来沉重的疾病负担。腰椎退变是下腰痛的主要原因。预防腰椎退变性下腰痛是一个亟需解决的公共卫生问题。疾病风险预测工具可用来进行疾病的预测和健康管理，有助于公众健康水平的提高和健康意识的增强。目前尚无腰椎退变性下腰痛发病风险预测模型的研究。危险因素是风险预测模型的根本。目前尚缺少能够转化为预防腰椎退变性下腰痛的有效措施的研究。本研究拟通过队列研究设计，收集队列人群中是否发生腰椎退变性下腰痛的相关资料。将70%的队列人群作为训练样本，采用新颖、稳健的支持向量机技术，构建腰椎退变性下腰痛发病风险的预测模型。并使用剩余的30%队列人群作为测试样本，评估该风险预测模型的准确性。通过本研究，可为腰椎退变性下腰痛的预防措施和个体化健康管理措施的制定提供支持，进而降低腰椎退变性下腰痛发病率，保护社会劳动力。

中文关键词： 腰痛；风险；支持向量机；预测模型；

英文摘要： The incidence and prevalence of low back pain are both high. Low back pain not only affects the quality of life and reduces the social labor and gives a heavy burden of disease. Lumbar degeneration is the main cause of low back pain. Prevention of lumbar

英文关键词： low back pain；risk；support vector machine；predictive model；