换一批摘要目的:本研究旨在探讨一种基于人工神经网络的人工智能预测方法,:其能够结合中医证候特征预测老年HBV相关原发性肝癌患者的临床预后. 方法:以2010年1月至2017年12月于我科住院治疗的共408例老年HBV相关原发性肝癌患者为研究对象,收集其人口学变量、疾病史、临床数据资料、实验室及病理检查结果等数据资料,同时对全部患者进行中医证候辨证.相关变量运用KNIME数据分析平台,同时采用数据特征提取算法进行选择认证,进一步以单时间点神经网络模型分别预测患者每年时间点(1-5年,共5个独立时间点)的预后.根据受试者工作特征(ROC)曲线下的精确度和面积,评估人工神经网络模型在预测死亡概率方面与患者实际死亡率在前述各预测时间点的一致性. 结果:本研究获得的最佳模型分别应用了第一层和输出层的两层,同时使用八层神经元以及TANSIG和PURLIN函数.该模型的敏感性和特异性分别为86.6％和92.7％.包括五个独立时间点的单点时间神经网络模型分别用于预测每年时间点(1-5年,共5个独立时间点)患者的预后.根据受试者工作特征(ROC)曲线下的精确度和面积,人工神经网络模型在预测患者死亡概率方面与患者实际死亡率在所有时间点高度一致. 结论:本研究结果表明,所建立的中医证候辨证单时间点人工神经网络模型能够提供一个简便快捷、无创而准确的方法用来结合中医辨证判定老年HBV相关原发性肝癌患者的预后.
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作者
学术成果认领
作者单位
会议名称
2019(14th)中国卫生信息技术/健康医疗大数据应用交流大会
西安
2019年
发布时间
2023-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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