基于机器学习方法预测妇科手术麻醉恢复时间

目的构建妇科手术中麻醉恢复时间预测模型并验证。方法回顾性收集来自湖南省妇幼保健院2022年9月至2023年8月495例妇科手术,数据预处理后,构建逻辑回归(LR)模型、支持向量机(SVM)模型、多层感知器(MLP)模型、自适应提升(AdaBoost)模型、梯度提升决策树(GBDT)模型、随机森林(RF)模型、极限梯度提升(XGBoost)模型、类别提升(CatBoost)模型及引导聚集(Bagging)算法9个模型。为评估机器学习模型的预测准确性,绘制了受试者操作特征(ROC)曲线并比较曲线下面积(AUC)。针对最佳模型,探索各个特征在最佳模型中的重要性,并进行十折交叉验证最佳模型的适用性和稳定性。结果在495例患者中,全身麻醉恢复时间≥2 h者为A组,94例;<2 h者为B组,有401例。根据性能指标,9个模型中最佳模型为XGBoost(AUC为0.8701)。特征重要性分析中发现拔管时间与全身麻醉恢复时间关系密切。在十折交叉验证,该模型表现出了良好的普适性和稳定性。结论利用多种数据构建的XGBoost模型,有良好的预测表现和临床价值。

“新文科+新商科”背景下地方本科院校保险专业应用型人才培养模式研究

在“新文科+新商科”双重背景下,保险专业作为金融领域的重要分支学科,其人才培养模式需在两方面取得平衡:一方面,强调人才跨学科综合素质的培养,使之具备批判性思维、跨界合作能力和社会责任感,以符合新文科建设的要求;另一方面,注重商科思维、市场洞察力和敏感度的培养,以满足金融行业的需求和适应现代社会的多元化挑战。然而,目前我国地方本科院校在保险专业应用型人才培养方面仍存在一些问题,主要表现在保险教育与保险行业之间脱节、缺乏行业协同育人机制、高校管理体制不够灵活等方面。要解决上述问题,地方本科院校应从创新课程设置、强化实践教育和提升师资队伍三个方面入手,推进保险专业应用型人才培养模式的改革,为保险行业人才供给结构变革提供保障。

农业保险欺诈治理:美国实践与启示

随着我国农业保险的快速发展,欺诈骗保问题日益凸显,成为制约农业保险高质量发展的重要因素。美国作为最早建立农业保险制度的国家之一,在治理欺诈骗保方面积累了丰富的经验。本文分析了美国农业保险欺诈的状况,梳理总结了美国治理农业保险欺诈的组织体系、法律体系、技术体系及其运行机制。美国的实践为我国农业保险欺诈治理提供了重要启示:通过设立专门的农业保险监管机构和反欺诈组织、完善反欺诈立法、创新反欺诈技术以及培育反欺诈专业人才等手段,促进我国农业保险的高质量发展。