人工神经网络模型预测药物性肝损伤的临床转归及影响因素MIV值评价
目的:利用人工神经网络方法,对药物性肝损伤(DILI)的转归建立人工神经网络反向传播(Back propagation-Artificial Nerual Network,BP-ANN)预测模型,预测DILI患者的临床转归并对相关影响因素进行平均影响值(mean impact value,MIV)评价.方法:收集某三甲医院全部科室2014年6月1日～2017年6月1日以“药物性肝损害”、“药物性肝损伤”、“药物性肝炎”、“药物性肝病”、“药物性肝衰竭”、“药物性肝硬化”其中之一为主要诊断的266例住院患者资料.符合纳排标准的,对其临床各项指标与转归情况之间的关联性进行Spearman相关性分析,筛选出具有相关性的指标将其作为输入神经元,将转归情况作为输出神经元,构建BP-ANN模型.模型构建训练完毕后,从2017年7月1日起收集70例符合纳入排除标准的DILI住院患者进行临床转归预测,并监测其实际转归情况,将预测结果与实际结果进行对比.进一步用已经训练好的BP-ANN预测模型对有相关性的指标即影响因素进行MIV评价,分析各影响因素对于DILI影响的重要性大小.结果:266例住院患者中,最终符合纳入排除标准的有190例.Spearman相关性分析结果显示共有17项指标有统计学意义,提示有相关性.预测结果显示70例患者中有64例的预测转归与实际转归相符,模型预测的符合率为91.43％.经BP-ANN分析,根据MIV值,直接胆红素首次异常值、血清白蛋白含量、γ-谷氨酰转肽酶首次异常值、体重指数、天冬氨酸转氨酶首次异常值是对DILI患者临床转归影响最大的5个相关指标.结论:人工神经网络模型预测药物性肝损伤临床转归符合率较高,药物性肝损伤的临床转归大部分趋于痊愈或好转.
人工神经网络、药物性肝损伤、转归预测模型、平均影响值
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R595.3(全身性疾病)
2018-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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