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血常规数据挖掘对白血病的初筛作用

Report of blood routine data mining for early screening of leukemia

二维码有效期 120s

摘要　　目的：根据血常规检验的结果并结合临床信息进行数据挖掘，预测各型白血病发生率，提高血常规数据对白血病初筛作用的价值。方法：对泸州医学院1328份血常规26项指标进行回顾性分析；结合医院信息系统（HIS）与实验信息系统(LIS )信息，运用SPSS 11.0统计软件构建评估白血病ROC数据集，并建立可行人工神经网络模型（ANN）；验证模型可行性。用验后概率来解释血常规检验结果。结果：血常规中26项检测指标中，对白血病有评估意义的ROC数据集（P＜0.05）是HGB（P=6.95E-23）、PLT（P=1.79E-16）、IG%（P=7.24E-15）、MONO（P=1.47E-12）、EOS（P=1.03E-08）、LYM（P=1.81E-06）、PCT（P=4.68E-05）。其中HGB、PLT 、IG%、MONO等P值最小对临床筛查白血病具有明显的价值，以P＜0.05的指标建立的人工神经网络筛检模型，用验后概率来解释血常规结果。结论：用血常规检验结果对白血病筛检进行数据挖掘，建立评估模型，为初筛白血病提供了重要的检验数据。