安志萍：基于决策树算法的医疗诊断决策路径解析

2025-04-17 CHIMA 等1家媒体报道 科研进展

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本文探讨了决策树算法在医疗诊断中的应用价值。随着医疗数据的不断增长和计算能力的提升，传统数据分析方法已难以满足需求，而决策树算法凭借其高度透明性和易解释性，在医疗领域展现出重要应用前景。决策树通过树状结构模拟决策过程，提供清晰可理解的结果，尤其适用于需要明确解释模型依据的医疗场景。它不仅能够提高医生和研究者对数据内在规律的理解，还能增强患者对诊断结果的信任度和治疗依从性。此外，决策树在医学影像诊断、慢性病风险因素挖掘以及公共卫生管理等方面也表现出色，具有显著的社会价值。通过对糖尿病数据集的处理与分析，本研究验证了决策树算法在医疗数据处理中的可行性和有效性，并进一步解析了其决策路径的透明性，展示了其在提高诊断准确性方面的潜力。（摘要由动脉网AI生成）