换一批基于病证结合及BP神经网络的艾滋病发病预测模型构建
Construction of AIDS onset prediction model based on combination of disease and syndrome and BP neural network
摘要目的 通过筛选艾滋病(Acquired immune deficiency syndrome,AIDS)发病的危险因素,构建基于病证结合及误差反向传播(Back error propagation,BP)神经网络的AIDS发病预测模型.方法 对2010年10月～2022年3月期间河南省391例无症状HIV感染者的病例资料(包括人口学资料、AIDS相关行为情况、实验室指标、中医证素、终点事件)进行回顾性分析,使用COX比例风险回归模型进行单因素、多因素分析,初步筛选出纳入AIDS发病预测模型的变量,将纳入病例以7∶3比例随机分成训练集、测试集,用BP神经网络建立AIDS发病预测模型,运用测试集来评价模型的预测性能,最终利用混淆矩阵和ROC曲线对模型准确率进行评估.结果 本研究共选取391例病例,出现终点事件103例,经过COX比例风险回归模型进行单因素、多因素分析并共线性诊断后,最终纳入模型变量有气虚、湿热、婚姻状况、CD4+T淋巴细胞计数、年龄、病程、感染途径,同时,通过混淆矩阵和ROC曲线进行模型评估,训练集与测试集准确率分别为76.3％、71.7％,ROC曲线评估准确率为76.1％.结论 基于病证结合及BP神经网络构建的AIDS发病预测模型具有良好的预测效能,较好的适应能力,可以对AIDS的发病进行准确预测,为AIDS防控策略的制定提供依据.
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关键词
艾滋病无症状HIV感染病证结合BP神经网络发病预测模型AIDSAsymptomatic HIV infectionCombination of disease and syndromeBP neural networkOnset prediction model
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1672-9463.2025.01.001
发布时间
2025-03-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
河南省中医药拔尖人才培养项目（2021-15）
河南省中医药科学研究专项课题（2019AZB001）
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